画像の編集方法を AI に教える新しい方法である Flux Kontext LoRA を紹介します。 はい、画像に必要な正確な種類の変換を実際に取得するモデルをトレーニングできるようになりました。 スレッド🧵の詳細

教える変換を 1 つ選択します (例: スケッチ→レンダリング、ポーズ A →ポーズ B、フラット→シネマティック)。具体的かつ一貫性のあるものにしてください。 次に、ペアを準備します(5〜20) • 画像前 • アフターイメージ

Flux Kontextでは、トレーニングは3つの要素に基づいています。 「前」画像、「後」画像、および 2 つの間で何を変更する必要があるかを説明する編集手順。 例:「この線画スケッチをフルカラーのアニメーションシーンにレンダリングします」

シナリオで、作成→トレーニング→Kontextをクリックし→前後のペア→画像をアップロード→ペア間で同じ明確な指示を追加します(または必要に応じてわずかなバリエーション)。 また、テストペアを設定して、トレーニングの進行状況を追跡し、各エポックの品質を評価することもできます。シナリオでは最大 4 つまでアップロードでき、トレーニング プロセスを通じてより正確な監視を行うには、4 つすべてを使用することをお勧めします。

シナリオでは、テスト キャプションとテスト イメージを使用してプレビュー出力が自動的に生成されるため、さまざまな段階でモデルがどの程度学習しているかを確認できます。 また、さまざまなエポックを比較することもできるため、結果を比較してニーズに最適なバージョンを選択できます。

プロンプト付き編集を開き、トレーニングされたLoRAをロードし、同様の「前」画像を入力して、命令を記述します。一貫性のあるスタイルの編集を大規模に行うことができます。 自分で試してみてください: 専用のウォークスルーをご覧ください。