- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 61,485
- Реакции
- 343,590
Последние темы автора:
- [Наталья Шафранова] Ключевые темы Базового курса. Алгоритмы (2025)
- [Вера Дудченко] Время на кухне. Тариф Самостоятельный (2025)
- [Глеб Михайлов] [leopard.school] Алгоритмы на Python с Глебом Михайловым (2025)
- [Школа Монта] Пенсия Х5 (2025)
- [Зуши Плетнев] Разбор Джейсона Фладлена "Как он продал продукт за 3к каждому 3 слушателю, который не собирался покупать" (2025)
- #1
Голосов: 0
[Антон Мартынов] [liveclasses] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025)
Расширяем возможности нейросетей: использование LoRA.
Генеративные модели изображений обладают огромным потенциалом, но их возможности ограничены доступным датасетом. Как научить нейросеть создавать изображения, которых изначально не было в её обучении? Решением становится технология LoRA (Low-Rank Adaptation) — метод дообучения, позволяющий расширять базовую модель без необходимости её полного переобучения. С помощью LoRA можно обучить нейросеть на создании конкретных объектов, персонажей или художественных стилей, что делает её инструментом номер один для персонализированной генерации. В этом мастер-классе мы разберём, какие требования предъявляются к датасету для успешного обучения модели, а также рассмотрим, как работает LoRA в популярных генеративных платформах: Krea.ai, Freepik и Leonardo.ai. Вы узнаете, как создать и адаптировать модель под свои задачи, какие платформы предлагают оптимальные условия для тренировки, и какие ограничения стоит учитывать при работе с кастомизированными нейросетями.
Посмотрев этот класс, вы:
01.Трейлер класса
02.Ограничения нейросетей. LoRA как одно из решений
03.Требования к датасету
04.Реализация в Krea.ai
05.Реализация во Freepik
06.Реализация в Leonardo.ai
Подробнее:
[Антон Мартынов] [liveclasses] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025) - Описание курса
Расширяем возможности нейросетей: использование LoRA.
Генеративные модели изображений обладают огромным потенциалом, но их возможности ограничены доступным датасетом. Как научить нейросеть создавать изображения, которых изначально не было в её обучении? Решением становится технология LoRA (Low-Rank Adaptation) — метод дообучения, позволяющий расширять базовую модель без необходимости её полного переобучения. С помощью LoRA можно обучить нейросеть на создании конкретных объектов, персонажей или художественных стилей, что делает её инструментом номер один для персонализированной генерации. В этом мастер-классе мы разберём, какие требования предъявляются к датасету для успешного обучения модели, а также рассмотрим, как работает LoRA в популярных генеративных платформах: Krea.ai, Freepik и Leonardo.ai. Вы узнаете, как создать и адаптировать модель под свои задачи, какие платформы предлагают оптимальные условия для тренировки, и какие ограничения стоит учитывать при работе с кастомизированными нейросетями.
Посмотрев этот класс, вы:
- Поймёте, как работает LoRA и в чём её преимущества перед полным переобучением модели.
- Узнаете, как правильно подготовить датасет для тренировки, чтобы избежать ошибок и искажений.
- Освоите процесс загрузки и обучения модели на Krea.ai, Freepik и Leonardo.ai.
- Разберётесь, в каких случаях стоит выбирать ту или иную платформу для генерации изображений.
- Получите практические рекомендации по настройке и использованию LoRA в ваших проектах.
01.Трейлер класса
02.Ограничения нейросетей. LoRA как одно из решений
03.Требования к датасету
04.Реализация в Krea.ai
05.Реализация во Freepik
06.Реализация в Leonardo.ai
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [Антон Мартынов] [liveclasses] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025)
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.