КАК САМОСТОЯТЕЛЬНО СОЗДАВАТЬ НЕЙРОФОТОГРАФИИ.
В данной статье мы изучим, как создавать фотографии с помощью нейросетей.
Вы, возможно, уже неоднократно видели, как люди генерируют реалистичные снимки, которые можно принять за работы профессионалов. Все эти "волшебные" фотосессии продаются за хороший чек, поэтому мы сегодня откроем все карты этого процесса и научимся делать это самостоятельно.
Прежде чем приступить, давайте разберемся, что представляет собой эта технология и как она работает.
Необходимо отобрать 15-20 качественных фотографий разнообразной тематики, снятых при разных освещениях. Оптимально использовать профессиональные снимки для лучшего результата.
Отправляем выбранные фотографии в нейросеть и предоставляем ей время на обучение, чтобы она могла понять, что именно требуется генерировать. Важным шагом является задание уникального кодового слова, которое будет указанием сети, к какой модели обращаться.
После завершения обучения, при создании нового изображения, необходимо задать стандартный запрос и обязательно указать это кодовое слово.
Где применять эту технологию?
Услуги по созданию фотографий. Сейчас это популярное направление на котором можно неплохо заработать. Мы стоим у истоков, поэтому начинать нужно уже сейчас.
Обучение фотографов: Данная технология может существенно облегчить работу фотографов и разнообразить их результаты.
Товарное производство: Можно обучить нейросеть генерировать изображения продукции и снизить затраты на создание артикулов в 2-3 раза.
ВАЖНО! Данная статья практическая, поэтому необходимо сразу выполнять действия, чтобы ничего не упустить.
Загрузка изображений и обучение нейросети:
Для начала нам необходимо отобрать 15-20 фотографий для обучения нашей модели и загрузить их в зип файл.
Идеально будет если вы в названии фотографии опишите что изображено на снимке.
Для примера я взял данный аккаунт и отобрал подходящие фотографии.
И загрузил все фотографии в архив:
Следующим шагом переходим на Replicate и регистрируемся через GitHub
После регистрации нам важно привязать карту.
Без этого шага обучение не запустится. На нее можно положить 5$, этого будет вполне достаточно.
Для пополнения карт я пользуюсь этими сервисами:
@OplataZabugor
@chocoppay_bot
Для оплаты переходим во вкладку Billing https://replicate.com/account/billing
После привязки карты начинаем обучение.
Вводим наименование. В нашем случае это test_model
Выбираем предпочтения: публичная модель или приватная
В окошко input_images грузим подготовленный ранее архив с нашими фотографиями.
Следующим, и одним из ключевых этапов, является выбор триггерного слова. Это слово будет использоваться в запросах для указания на вашу конкретную модель.
Важно выбрать уникальное слово, чтобы избежать ссылок на другие, уже существующие модели.
Эти поля предназначены для автоматического добавления описаний к загруженным фотографиям. В них достаточно указать, что именно изображено на снимках.
Следующие шаги оставляем без изменения:
Затем в разделе hf_repo_id и hf_token необходимо разместить вашу модель на сервере и получить соответствующий ключ.
Для этого переходим на сайт и регистрируемся: https://huggingface.co/
Далее нажимаем на значок профиля в правом верхнем углу и выбираем New model
Вводим наименование модели и жмем кнопочку Сreate model
В открывшемся окне копируем наименование и вставляем в окошко hf_repo_id В нашем случае это: jerakst/test_model
Отлично! Осталось создать api ключ.
Для этого снова переходим в профиль, прокручиваем ниже и жмем Access Token
Жмем кнопку "Create new token"
После этого вводим наименование и ставим все 6 галочек
Прокручиваем вниз, выбираем нашу модель и проставляем еще три подтверждения:
После этого жмем Create token, копируем код и вставляем его в окошко hf_token.
Все, остальные пункты сейчас нам не нужно заполнять.
После завершения всех настроек жмем:
После этого модель начинает обучение. В среднем это занимает порядка 20-25 минут.
После завершения обучения нажимаем кнопку "Run trained model"
В открывшемся окне можно будет генерировать изображения.
prompt - Записываем сюда запрос на английском языке + триггерное слово
aspect_ratio - разрешение изображения.
num_outputs - количество генераций.
num_inference_steps - шаги устранения шума. Чем больше значение, тем четче и детальнее изображение.
output_quality - качество изображения.
Вот что сгенерила нам нейросеть:
Промт: Brunette girl standing at a gas station next to a red car TESTGIRLDODO
Промт: Brunette girl sits at the table and drinks a can of beer TESTGIRLDODO
Промт: Brunette girl in a delicate dress stands in the middle of a lavender field TESTGIRLDODO
На этом все! Буду рад обратной связи по этой инструкции в комментариях телеграм.
Пользуйтесь, применяйте и зарабатывайте 🤝
Контакты:
По всем вопросам и консультациям - https://t.me/StrokinEvgeniy
Телеграм канал | Начинка предпринимателя