Brazil XL

Como funciona o Stable Diffusion

Grafo de treinamento:

De forma bem resumida:

O Stable Diffusion é uma técnica de aprendizado profundo que gera imagens realistas ao simular um processo de difusão. Ele começa com uma imagem inicial aleatória e, em seguida, aplica pequenas alterações a cada passo, guiadas por um modelo de aprendizado profundo, até que a imagem final seja alcançada.

Problema: sub-representação

Eu vou tomar um tacacá

Dançar, curtir, ficar de boa

um modelo de IA é um zip probabilístico

Em muitos conjuntos de dados de treinamento, certos termos e conceitos podem ser sub-representados, levando a um viés no modelo treinado. Isso pode resultar em um desempenho inferior quando o modelo é usado para gerar imagens que incluem esses termos e conceitos sub-representados.

Demonstração de Vieses

O que é um LoRA

DLC / Expansão para IAs

LoRA, ou Low-Rank Adaptation, é uma técnica de aprendizado profundo que permite a um modelo aprender representações mais ricas e detalhadas de dados. Ele faz isso ao focar em pequenas regiões da entrada de cada vez, permitindo que o modelo capture detalhes finos que podem ser perdidos por outros métodos.

Por que treinar seu próprio modelo

• Promoção da Diversidade Cultural
• Influência Cultural
• Política de Inclusão
• Educação
• Produtividade

Como treinar um modelo LoRA

Passo-a-Passo

1. Coleta de Dados
2. Legenda das imagens
3. Treinamento
4. Gerar imagens

Coleta de Dados

Escolha um conjunto diversificado de 30+ imagens

Legenda das imagens

Adicione uma legenda para cada imagem

Treinamento

• Defina o modelo
• Defina as opções de treinamento
• Realize o treinamento

Treinamento

Tempo pode variar de alguns minutos a algumas horas

Gerar imagens

Use o modelo para gerar imagens