Треним Лоры для Flux 1.0 [dev] бесплатно

Люблю опенсорс. А ещё больше нонпрофит проекты, основанные на опенсорсе (да, OpenAI?).

Ежедневно выходит куча проектов с исходным кодом, о которых я даже не успеваю писать, но ведь, кроме обзора статей, хочется ещё и потыкаться самостоятельно. А установка у таких проектов обычно муторная — кто-то всё ещё с сетапом Comfy мучается.

Так вот, Tost.AI — сайт, на котором можно потыкать новые модельки и пайплайны по типу Live Portrait, до которого у меня так и не дошли руки.

Там же можно натренировать свою LoRa и делать всякие ништяки. Кстати, LoRa на Flux выходят бомбические. По набору из 6 фотографий можно консистентно генерить один и тот же объект. Детали реального объекта передаются настолько точно, что сохраняется даже текст (салют креативным фотографам).

Можно, например, по фотографиям из white бокса сделать фото продукта с моделью (или на модели), или красивую картинку где-то в необычной локации и пр.

Тут стоит отметить, что, хоть веса под non-profit лицензией, вы полностью владеете картинками, которые генерит Flux:

d. Outputs. We claim no ownership rights in and to the Outputs. You are solely responsible for the Outputs you generate and their subsequent uses in accordance with this License. You may use Output for any purpose (including for commercial purposes), except as expressly prohibited herein. You may not use the Output to train, fine-tune or distill a model that is competitive with the FLUX.1 [dev] Model.

Делаем так (см. видос):
1. Заходим, регистрируемся на tost.ai
2. В первой плашке выбираем Train Lora
3. Придумываем триггер-ворд
4. Подгружаем файлы через кнопку Add
5. Жмём Enter и ждём минут 30
6. Качаем файл safetensor
LoRa готова, теперь можно генерить!

Для этого:
1. В первой плашке идём в Text to Image, во второй — Flux 1 Dev. Custom Lora
2. Загружаем файл LoRa, ждём, пока обновится ссылка
3. Далее всё как обычно, главное не забыть триггер-ворд

Жду ваши тесты в комментариях!

UPD: Добавили Flux.1 Dev - ControlNet inpating

Tost.ai
Лицензия FLUX.1 [Dev]

#tutorial
@ai_newz

Как устроены генеративные модели и компьютерное зрение? Расскажут эксперты Яндекса и Школы анализа данных на Computer Vision Week!

Computer Vision Week — это бесплатный онлайн-интенсив от команд Yandex Cloud, YaArt и YaResearch. За 5 дней — с 25 по 29 ноября — они помогут вам погрузиться в темы компьютерного зрения, генерации изображений и диффузионных моделей. А ещё расскажут:

— что под капотом у технологии YaArt с точки зрения математики;
— как устроены генеративные модели у большинства визуальных сервисов;
— как работают с генеративными технологиями в Яндексе.

Каждый зарегистрированный сможет слушать лекции, но если вы настроены серьёзно и хотите получить сертификат, то нужно будет решить отборочные задания и выполнить итоговую работу. Для этого понадобятся знания в Machine Learning, Deep Learning и компьютерном зрении.

Уже готовы зарегистрироваться? Успейте сделать это до 24 ноября!

https://shad.yandex.ru/cvweek?utm_source=vk&utm_medium=cpc&utm_campaign=cvweek24&utm_content=universities

Работает на hugging face

Даже знаю людей, которым такая нужна :)) Особенно в отделах поддержки пользователей :))