כיצד לתקן עקביות דמויות במספר תמונות שנוצרו על ידי AI

יצרתם את הדמות המושלמת ב-AI. פנים נהדרות, סגנון מושלם, בדיוק מה שהייתם צריכים. עכשיו אתם צריכים עוד תמונות של אותה דמות בתנוחות ומצבים שונים. אבל כל יצירה חדשה נראית כמו אדם אחר לגמרי. צבע השיער משתנה, צורת הפנים מתחלפת, הלבוש מתמיר. שמירה על דמויות עקביות על פני מספר תמונות היא אחד האתגרים המתסכלים ביותר ביצירת AI.

תשובה מהירה: השיגו עקביות דמויות באמצעות שילוב של טכניקות. אמנו LoRA של דמות מ-10-20 תמונות ייחוס לעקביות החזקה ביותר. השתמשו ב-IP-Adapter עם מצב הטמעת פנים לעקביות מהירה ללא אימון. השתמשו בתמונות ייחוס בפרומפטים שלכם עם תיאורים מפורטים. השתמשו בערכי seed עקביים ומבני פרומפט. לתוצאות מקצועיות, שלבו LoRA עם IP-Adapter כדי לחזק הן מאפיינים נלמדים והן ויזואליים.

הבעיה הבסיסית היא שלמודלים של תמונות AI אין מושג של זהות. כל יצירה מתחילה מחדש מרעש. ללא מנגנונים מפורשים לשמירה על עקביות, כל תמונה שואבת מההבנה הכללית של המודל לגבי איך פנים וגופים עובדים, ומייצרת וריאציות בכל פעם.

בואו נפתור את זה עם טכניקות שבאמת עובדות בזרימות עבודה של ייצור.

למה דמויות AI ממשיכות להשתנות?

הבנת הסיבה השורשית עוזרת לכם לבחור את הפתרון הנכון.

איך מודלים של דיפוזיה מייצרים פנים

כאשר אתם מבקשים "אישה עם שיער אדום ועיניים כחולות", המודל מפרש את המילים האלה מול התפלגות האימון שלו. אבל "שיער אדום" ממופה לאלפי תמונות אימון עם גוונים וסגנונות שונים.

כל יצירה דוגמת מהתפלגות זו. לפעמים תקבלו חום-אדמדם, לפעמים אדום דובדבן, לפעמים אדום-כתום. המודל עוקב נכון אחרי הפרומפט שלכם לפי הבנתו, אך וריאציות הן מובנות.

מאפייני פנים משתנים עוד יותר. "אותם פנים" אינו מושג שהמודל למד. הוא למד פנים באופן כללי, כך שכל יצירה מייצרת פנים סבירות שאינן מחוברות ליצירות קודמות.

המיתוס של ה-Seed

משתמשים רבים מאמינים שבשימוש באותו seed מתקבלת אותה דמות. זה נכון חלקית אך מטעה.

אותו seed עם בדיוק אותו פרומפט מייצר פלט זהה. אך שנו את הפרומפט אפילו מעט וה-seed מייצר משהו אחר. יצירת "אישה עומדת" לעומת "אישה יושבת" עם אותו seed נותנת לכם שתי נשים שונות.

Seeds מספקים שחזור לפרומפטים ספציפיים, לא עקביות דמות על פני תרחישים שונים.

וריאציות פרומפט

פרומפטים בשפה טבעית מכניסים וריאציה בעיצוב. שני פרומפטים שנראים שווים יכולים לייצר תוצאות שונות למדי.

"אישה עם שיער בלונדיני ארוך" ו"אישה בלונדינית עם שיער ארוך" מפעילים משקולות מודל שונות. אותו תיאור דמות מנוסח אחרת גורם לפנים שונות.

רגישות לשונית זו הופכת עקביות מבוססת פרומפט בלבד לכמעט בלתי אפשרית.

איך IP-Adapter משיג עקביות דמות?

IP-Adapter הוא הדרך המהירה ביותר לעקביות דמות ללא אימון.

מה IP-Adapter עושה

IP-Adapter מחלץ מאפיינים ויזואליים מתמונות ייחוס ומזריק אותם לתהליך היצירה. אתם מספקים תמונה של הדמות שלכם, ו-IP-Adapter מבטיח שיצירות חדשות יחלקו את המאפיינים הויזואליים האלה.

הטכניקה משתמשת במקודד תמונות CLIP ליצירת הטמעות מהייחוס שלכם, ואז ממירה הטמעות אלה כדי להתנות את תהליך הדיפוזיה. תמונות שנוצרו יורשות מאפיינים מהייחוס מבלי להעתיק אותו ישירות.

מודלים שונים של IP-Adapter מכוונים למאפיינים שונים. מודלים של הטמעת פנים מחלצים ספציפית מבנה פנים, גוון עור ומאפייני פנים. אלה עובדים הכי טוב לעקביות דמות.

הגדרת IP-Adapter לדמויות

התקינו IP-Adapter דרך ComfyUI Manager או ידנית לפי הוראות GitHub. תצטרכו גם את חבילת הצמתים וגם את משקולות המודל.

לעקביות דמות, הורידו את מודלי IP-Adapter-FaceID. אלה מאומנים ספציפית לחילוץ ושימור זהות פנים.

בזרימת העבודה שלכם, הוסיפו צומת IP-Adapter אחרי קידוד ה-CLIP ולפני ה-KSampler. חברו את תמונת הייחוס שלכם לקלט התמונה של ה-IP-Adapter.

פרמטר ה-weight שולט בחוזק השפעת הייחוס על היצירה. התחילו עם 0.7-0.8 לפנים. ערכים גבוהים יותר משמרים יותר זהות אך עלולים להפחית היצמדות לפרומפט.

שיטות מומלצות לדמויות IP-Adapter

השתמשו במספר תמונות ייחוס כשאפשר. IP-Adapter יכול לערבב מאפיינים ממספר ייחוסים, מה שמייצר עקביות יותר חזקה מייחוסי תמונה בודדת.

בחרו ייחוסים עם פנים ברורות. תמונות מוארות היטב, פנים קדמיות עובדות טוב יותר מפנים מסוגננות או מוסתרות חלקית.

התאימו סגנון בין ייחוס ליעד. שימוש בייחוס צילום בעת יצירת סגנון אנימה גורם לקונפליקטים. השתמשו בייחוסים מותאמי סגנון כשאפשר.

התאימו משקל למצבים שונים. דיוקנאות קרובות צריכות משקל גבוה יותר סביב 0.85. צילומי גוף מלא יכולים להשתמש במשקל נמוך יותר סביב 0.6 מכיוון שהפנים קטנות יותר במסגרת.

מגבלות IP-Adapter

IP-Adapter משמר מאפיינים ויזואליים אך אינו מבין סמנטיקה של דמות. הוא לא יכול לשמור על עקביות לבוש או סיפור רקע של דמות, רק מה שנמצא ויזואלית בייחוסים.

משקולות חזקות יכולות להציף הוראות פרומפט. אם הפרומפט שלכם מבקש תאורה שונה אך לייחוס יש צללים חזקים, התוצאה עלולה לשמור על הצללים האלה.

האיכות יורדת עם מספר דמויות. IP-Adapter עובד הכי טוב לעקביות נושא בודד. מספר דמויות בסצנה אחת מאתגר.

איך מאמנים LoRA של דמות?

LoRAs של דמות מספקים את העקביות החזקה ביותר אך דורשים השקעת אימון מראש.

למה LoRAs עובדים טוב יותר

LoRA מאומן לומד את המאפיינים הספציפיים של הדמות שלכם על פני תמונות והקשרים מרובים. הוא מבין שהדמות שלכם נראית כך בתאורות, תנוחות והבעות שונות.

כאשר אתם מפעילים את ה-LoRA במהלך היצירה, הוא מטה את המודל לכיוון מאפייני הדמות שלכם לאורך כל התהליך. זה מייצר תוצאות טבעיות יותר משיטות מבוססות ייחוס כי המודל באמת "מכיר" את הדמות.

דרישות אימון

10-20 תמונות של הדמות שלכם מספקות מספיק שונות מבלי להציף את האימון. כללו מגוון בתאורה, זווית, הבעה ורקע.

מאפיינים עקביים לאורך תמונות האימון חשובים יותר מכמות. אם לתמונות אימון יש פרטים לא עקביים, ה-LoRA לומד חוסר עקביות.

כיתובים טובים המתארים כל תמונה משפרים את איכות ה-LoRA משמעותית. כללו את מילת ההפעלה שלכם בתוספת פרטים רלוונטיים על תנוחה, הבעה ומסגרת.

תהליך אימון

השתמשו ב-Kohya SS או כלי אימון דומים. הגדירו ל-VRAM של ה-GPU שלכם באמצעות ההגדרות ממדריכי אימון LoRA של Flux.

הגדירו מילת הפעלה ייחודית כמו "ohwxcharacter" שלא תתנגש עם שפה טבעית. תשתמשו במילה זו כדי להפעיל את הדמות בפרומפטים.

אמנו 800-1500 צעדים לדמויות. צפו בפלטי דוגמה במהלך האימון. עצרו כאשר הדמות ניתנת לזיהוי אך עדיין לא התחילה התדרדרות של התאמת-יתר.

דירוג רשת של 16-24 עובד היטב לדמויות. הן פשוטות יותר מסגנונות, כך שדירוגים נמוכים יותר לוכדים אותן כראוי.

שימוש ב-LoRAs של דמות

טענו את ה-LoRA בזרימת העבודה של היצירה שלכם. ב-ComfyUI, השתמשו בצומת טוען LoRA. הגדירו חוזק ל-0.7-0.9 בהתאם לחוזק הרצוי של מאפייני הדמות.

כללו את מילת ההפעלה שלכם בפרומפט. "ohwxcharacter standing in a garden" מפעיל את ה-LoRA וממקם את הדמות בסצנה.

שנו אלמנטים אחרים בפרומפט בחופשיות. ה-LoRA מטפל בעקביות הדמות בעוד אתם שולטים בכל השאר דרך הפרומפטינג.

שילוב LoRA עם IP-Adapter

לעקביות מקסימלית, השתמשו בשניהם יחד. ה-LoRA מספק הבנת דמות נלמדת, בעוד IP-Adapter מחזק מאפיינים ויזואליים מייחוס.

הגדירו חוזק LoRA ל-0.6-0.7 ומשקל IP-Adapter ל-0.5-0.6. ערכים מתונים אלה מאפשרים לשתי הטכניקות לתרום מבלי להילחם אחת בשנייה.

שילוב זה מטפל במקרי קצה שכל טכניקה לבדה עלולה לפספס. זוויות, הבעות או סגנונות שונים נשארים עקביים כי שתי המערכות מחזקות את זהות הדמות.

אילו טכניקות פרומפט עוזרות לשמור על עקביות?

גם ללא IP-Adapter או LoRAs, הנדסת פרומפט משפרת עקביות.

תיאורי מאפיינים מפורטים

תיאורים מעורפלים מאפשרים וריאציה. "אישה עם שיער חום" נותן למודל יותר מדי חופש. "אישה עם שיער גלי ערמוני עד הכתפיים, מופרד בצד שמאל" מגביל את הפרשנות.

תארו מאפיינים ספציפיים בכל פרומפט. צבע עיניים, צורת עיניים, סוג אף, צורת פנים, גוון עור, סימנים מזהים. יותר ספציפיות משמעה פחות פרשנות מודל.

שמרו על ניסוח מדויק לאורך הפרומפטים. אל תכתבו "עיניים כחולות" בפרומפט אחד ו"עיניים תכולות" באחר. שפה עקבית מייצרת תוצאות עקביות יותר.

תבניות פרומפט מובנות

צרו תבנית דמות שאתם משתמשים בה לכל יצירה. שנו רק את החלקים שמתארים את התרחיש.

לדוגמה, התבנית שלכם יכולה להיות "[תרחיש], אישה צעירה עם שיער גלי ערמוני עד הכתפיים, פנים בצורת לב, נמשים קלים על האף והלחיים, עיניים ירוקות, לובשת [לבוש]."

מלאו תרחיש ולבוש תוך שמירה על מאפייני הדמות זהים. זה מבטיח שאותם מאפיינים מתבקשים בכל פעם.

עקביות פרומפט שלילי

פרומפטים שליליים משפיעים משמעותית על מראה הדמות. פרומפטים שליליים לא עקביים גורמים לסחף מאפיינים.

צרו פרומפט שלילי סטנדרטי לדמות שלכם. כללו מאפיינים שאתם רוצים להימנע מהם כמו "מספר אנשים, מאפיינים מעוותים, צבע שיער שגוי" ושמרו עקבי.

הוספת מונחים שליליים חדשים יכולה לשנות איך המודל מפרש פרומפטים חיוביים. נעלו את הפרומפט השלילי שלכם מוקדם ואל תשנו אותו בכל יצירה.

סדר והדגשה

סדר המילים בפרומפטים משפיע על הדגשה. מאפיינים שמוזכרים מוקדם יותר מקבלים יותר תשומת לב.

שימו מאפייני דמות מוקדם בפרומפט שלכם לפני פרטי תרחיש. זה מדגיש זהות על פני מסגרת.

השתמשו בתחביר הדגשה אם המודל שלכם תומך בו. סוגריים כמו "(auburn hair:1.2)" מגבירים את המשקל של מאפיינים ספציפיים.

מה לגבי תמונות ייחוס בפרומפט?

טכניקות תמונה-לתמונה מספקות כלי עקביות נוסף.

Img2Img עם הסרת רעש נמוכה

השתמשו ביצירה קודמת כקלט ל-img2img עם חוזק הסרת רעש נמוך סביב 0.3-0.4. התמונה החדשה יורשת מבנה מהקלט בעוד הפרומפט מנחה שינויים.

זה עובד לוריאציות תנוחה מתמונת בסיס. צרו תמונת דמות חזקה אחת, ואז השתמשו בה כייחוס לתנוחות אחרות.

הסרת רעש נמוכה יותר משמרת יותר מתמונת הקלט, כולל מאפייני פנים. הסרת רעש גבוהה יותר מאפשרת יותר שינוי אך מסכנת אובדן עקביות דמות.

ControlNet עם ייחוס

מצב ייחוס-בלבד של ControlNet משתמש בתמונת ייחוס להנחיית היצירה מבלי לדרוש תמונות בקרה מעובדות מראש.

זה עובד בדומה ל-IP-Adapter אך דרך מנגנון שונה. חלק מהמשתמשים מוצאים אותו יותר ניתן לשליטה למקרי שימוש ספציפיים.

שלבו עם מצבי ControlNet אחרים כמו OpenPose לשליטה בתנוחה בעוד מצב ייחוס מטפל במראה.

Inpainting לעקביות

כאשר תמונה אחת בסט יש לה מאפיינים שגויים, השתמשו ב-inpainting במקום ליצור מחדש לגמרי.

מסכו את המאפיין הלא עקבי כמו צבע שיער, ואז עשו inpainting עם פרומפט ממוקד. ההקשר הסובב מעגן את התיקון כדי להתאים לתמונות אחרות.

זה שימושי במיוחד לתיקונים קטנים שיהיה מייגע ליצור מחדש.

ליוצרים שצריכים עקביות דמות אמינה מבלי לשלוט בגישות טכניות אלה, Apatero.com מספק כלים שתוכננו במיוחד לשמירה על דמויות על פני יצירות מרובות. אתם מתמקדים בהכוונה יצירתית בעוד הפלטפורמה מטפלת בעקביות טכנית.

אילו כלים עובדים הכי טוב לתרחישים שונים?

התאימו את הטכניקה שלכם לצרכים הספציפיים שלכם.

קומיקס ואמנות רצפית

אימון LoRA מספק את הבסיס הטוב ביותר לשימוש ארוך טווח בדמות. השקיעו זמן באימון פעם אחת ליצירות עקביות בלתי מוגבלות.

השלימו עם IP-Adapter כאשר אתם צריכים הבעה או זווית ספציפית מפאנל ייחוס.

השתמשו בפרומפטים מובנים לשמירה על עקביות לבוש ואביזרים לצד מאפייני דמות.

פרויקטים מהירים חד-פעמיים

IP-Adapter לא דורש אימון ועובד מיד. צרו תמונת ייחוס טובה אחת, ואז השתמשו בה לתמונות הנותרות בפרויקט.

קבלו עקביות מעט נמוכה יותר בתמורה לזרימת עבודה מהירה יותר.

הפקה מקצועית

שלבו את כל הטכניקות. אמנו LoRA של דמות לעקביות בסיס. השתמשו ב-IP-Adapter לזיקוק ספציפי לשוט. השתמשו בתבניות פרומפט קפדניות לאמינות.

גישה מקסימלית זו עולה יותר זמן אך מבטיחה את רמת העקביות שעבודה מקצועית דורשת.

אנימה ודמויות מסוגננות

אותן טכניקות חלות אך עשויות להזדקק למודלים ספציפיים לסגנון. קיימים מודלים של IP-Adapter לאנימה שעובדים טוב יותר לפנים מסוגננות מאשר פוטוריאליסטיות.

LoRAs שאומנו על דמויות אנימה עשויים להזדקק להגדרות שונות מריאליסטיות. התנסו עם שיעורי למידה גבוהים יותר ואימון קצר יותר.

שאלות נפוצות

האם אני יכול להשיג עקביות מושלמת בלי לאמן LoRA?

כמעט מושלם עם מצב פנים של IP-Adapter לדיוקנאות קרובות. גוף מלא וזוויות שונות יש יותר וריאציה. לעקביות באמת מושלמת בכל התרחישים, נדרש אימון LoRA.

כמה תמונות אני צריך ל-LoRA של דמות?

10-20 תמונות מספקות תוצאות טובות. יותר תמונות עוזרות רק אם הן מוסיפות מגוון אמיתי בתנוחה, תאורה והבעה. 50 תמונות דומות לא מאמנות טוב יותר מ-15 מגוונות.

למה IP-Adapter גורם לדמות שלי להיראות דומה מדי לייחוס?

המשקל שלכם גבוה מדי. הפחיתו ל-0.5-0.6 ליותר וריאציה תוך שמירה על זהות. משקולות גבוהות מאוד בעצם מעתיקות את הייחוס במקום ליצור תמונות חדשות.

האם אני יכול להשתמש במספר דמויות בסצנה אחת באופן עקבי?

כן, אבל זה מאתגר. השתמשו ביישומי IP-Adapter נפרדים לכל דמות עם פרומפטינג אזורי. או השתמשו ב-LoRAs של מספר דמויות שאומנו על תמונות המכילות את שתי הדמויות יחד.

האם ערך ה-seed חשוב בשימוש ב-IP-Adapter או LoRA?

Seed משפיע על הקומפוזיציה הכללית ופרטים קטנים אך לא על זהות הדמות בשימוש בטכניקות אלה. העקביות מגיעה מ-IP-Adapter או LoRA, לא מה-seed.

הלבוש של הדמות שלי ממשיך להשתנות בין תמונות. איך אני מתקן את זה?

LoRAs של דמות בדרך כלל לא לוכדים לבוש היטב מכיוון שאימון צריך מגוון מאפיינים. השתמשו ב-LoRA נפרד ללבוש או תיאורי לבוש מפורטים בכל פרומפט. IP-Adapter לא עוזר עם לבוש.

איך אני שומר על עקביות בין סגנונות אמנות שונים?

זה מאוד קשה. צילום ריאליסטי וגרסת אנימה של אותה דמות דורשים או טכניקות העברת סגנון או LoRAs נפרדים לכל סגנון ששניהם אומנו על הדמות.

האם אני יכול לחלץ דמות ממדיה קיימת וליצור תמונות חדשות?

כן, עם נתוני אימון שמקורם במדיה. אספו 15-20 פריימים שמראים את הדמות בבירור, אמנו LoRA, ואז צרו תמונות חדשות. כבדו שיקולי זכויות יוצרים למקרה השימוש שלכם.

למה הדמות שלי נראית נכון בקרובים אבל שגויה בצילומי גוף מלא?

הטמעת הפנים של IP-Adapter מתמקדת במאפייני פנים. בצילומי גוף מלא הפנים קטנות, כך שלהטמעה יש פחות השפעה. השתמשו במשקל IP-Adapter גבוה יותר או הוסיפו תיאור גוף מפורט בפרומפטים.

כמה זמן לוקח לאמן LoRA של דמות?

על RTX 4090, בערך 30-60 דקות ל-LoRA פשוט של דמות. הכנת נתוני האימון עם כיתובים טובים לוקחת זמן נוסף. זמן הפרויקט הכולל הוא בדרך כלל 2-3 שעות כולל הכנת נתונים.

סיכום וזרימת עבודה מומלצת

עקביות דמות ביצירת AI דורשת טכניקה מכוונת במקום לקוות שפרומפטים לבד יעבדו. השילוב של LoRAs מאומנים, ייחוסי IP-Adapter ופרומפטים מובנים מייצר תוצאות אמינות.

לדמויות מתמשכות שתשתמשו בהן שוב ושוב, השקיעו זמן באימון LoRA. העלות ההתחלתית משתלמת דרך יצירות עקביות בלתי מוגבלות אחר כך.

לפרויקטים מהירים, מצב הפנים של IP-Adapter מספק עקביות מיידית ללא אימון. קבלו מעט יותר וריאציה בתמורה למהירות.

השתמשו תמיד בתיאורי דמות מפורטים ועקביים בפרומפטים שלכם. גם עם LoRA ו-IP-Adapter, שפה ספציפית עוזרת לעגן מאפיינים.

בדקו את הגדרת העקביות שלכם מוקדם עם תנוחות ותרחישים מגוונים. זהו חולשות לפני שאתם מתחייבים לפרויקט מלא.

למשתמשים שרוצים עקביות דמות ברמה מקצועית מבלי לשלוט במערכות טכניות אלה, Apatero.com מציע כלים שנבנו במיוחד לשמירה על דמויות על פני יצירות. אתם מתארים את הדמות שלכם פעם אחת ומייצרים תמונות עקביות בלתי מוגבלות.

עקביות דמות ניתנת לפתרון. עם הטכניקות הנכונות למצב שלכם, אתם יכולים ליצור את אותה דמות באופן אמין על פני כל מספר של תמונות ותרחישים.