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.

Видео:
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

Информация о видео
Название: Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik
Автор: Антон Мартынов
Год выхода: 2025
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: 58 мину

Файл
Формат: MP4
Видео: AVC, 1920x1080, ~519 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 275 Mb