Ebook: Xử lí hình ảnh dataset trước khi training (2023)
Ebook bao gồm các phần chính sau:
- Thu thập dữ liệu (Collect dataset): Giới thiệu các công cụ và hướng dẫn để tải hình ảnh số lượng lớn từ Pinterest, Facebook và Instagram.
- Lọc dữ liệu ảnh và các thông số chung:
- Kích thước ảnh (Dimension): Khuyên không nên chọn ảnh có kích thước quá nhỏ, nên duy trì kích thước ảnh đa dạng để tránh lỗi tỷ lệ đầu ra.
- Chất lượng hình ảnh (Quality): Nhấn mạnh ảnh cần rõ ràng về bố cục, màu sắc, ánh sáng. Cần chú ý chi tiết tay, chân và khuôn mặt. Khuyến nghị khuôn mặt nên đồng nhất một người.
- Độ nhiễu trong hình ảnh (Noise): Giải thích về hiện tượng nhiễu ảnh và tác động tiêu cực của nó đến chất lượng mô hình khi huấn luyện.
- Lọc dữ liệu cho từng phong cách cụ thể: Hướng dẫn cụ thể cho phong cách Realistic và Anime, bao gồm việc phân loại hình ảnh theo kiểu dáng, giới tính, độ tuổi, và tránh trộn lẫn dữ liệu giữa các phong cách.
- Reg folder: Giải thích về thư mục chứa các hyperparameters của mô hình và tầm quan trọng của nó.
- Những điều cần lưu ý và một số câu hỏi thường gặp: Tóm tắt quy trình làm việc và trả lời các lỗi thường gặp trong quá trình huấn luyện mô hình.
- Ví dụ về ảnh dataset: Trình bày một số ví dụ về ảnh được sử dụng để huấn luyện mô hình LoRA phong cảnh và tranh sơn dầu.
Ebook được viết dựa trên kinh nghiệm cá nhân của tác giả Thame Sorasleep, với mục tiêu cung cấp kiến thức cơ bản về xử lý dữ liệu hình ảnh cho những người mới bắt đầu với Stable Diffusion. Cuối tài liệu cũng giới thiệu về các ebook tiếp theo về Stable Diffusion.
