מדריך LoRA Training מלא 2025 - כמה תמונות ראש וגוף באמת צריך?
שלטו ב-LoRA training עם המדריך המקיף הזה לשנת 2025. למדו את החלוקה האופטימלית של מערך הנתונים בין תמונות ראש לתמונות גוף, אסטרטגיות אימון שנבדקו ותוצאות מעשיות ממערכי נתונים של 100+ תמונות.

אתם מוכנים לאמן את ה-LoRA הראשון שלכם לדמות, אבל האינטרנט נותן לכם עצות סותרות באופן קיצוני. חלק מהמדריכים אומרים ש-5-10 תמונות מספיקות, אחרים דורשים 200+. אף אחד לא מסכים על כמה צריך להיות תמונות ראש מול תמונות גוף מלא. ומה אם אתם רוצים לאמן LoRA שמטפל גם בתוכן SFW וגם NSFW?
לאחר בדיקת עשרות ריצות אימון עם מערכי נתונים שנעים בין 20 ל-200+ תמונות, מתגלים דפוסים ברורים לגבי מה שבאמת עובד. האמת? גודל מערך הנתונים והרכבו חשובים מאוד, אבל התצורה האופטימלית תלויה לחלוטין במה שאתם רוצים שה-LoRA שלכם יעשה.
המדריך הזה חותך דרך הבלבול עם אסטרטגיות שנבדקו ומעשיות לבניית מערכי נתונים לאימון LoRA שמייצרים תוצאות עקביות באיכות גבוהה. לשימוש ב-LoRAs המאומנים שלכם בזרימות עבודה של ComfyUI, ראו את מדריך יסודות ComfyUI שלנו ואת צמתים מותאמים חיוניים.
הבנת יסודות LoRA Training - מה באמת חשוב
לפני שצוללים לפרטי מערך הנתונים, הבנת מה LoRAs לומדים עוזרת לכם לקבל החלטות מושכלות לגבי הרכב נתוני האימון.
מה LoRAs באמת לומדים: LoRAs (Low-Rank Adaptations) לומדים לשנות פלטי מודל הבסיס על ידי לכידת דפוסים ספציפיים לנתוני האימון שלכם. הם לומדים תווי פנים, פרופורציות גוף, סגנונות ביגוד, העדפות תאורה ומאפיינים אמנותיים הקיימים במערך הנתונים שלכם.
ככל שהדפוסים הללו מופיעים באופן עקבי יותר, כך ה-LoRA לוכד ומשחזר אותם טוב יותר.
למה הרכב מערך הנתונים חשוב:
מאפיין מערך נתונים | השפעה על LoRA | שיקול אימון |
---|---|---|
מספר תמונות | חוזק העקביות | יותר תמונות = עקביות טובה יותר (עד נקודה מסוימת) |
מגוון זוויות | גמישות תנוחה | יותר זוויות = פלט מגוון יותר |
נושא עקבי | שימור זהות | אותו נושא = שימור דמות טוב יותר |
רקעים מגוונים | גמישות סצנה | רקעים מגוונים = הסתגלות טובה יותר |
שונות בגדים | טווח סגנון | יותר מגוון = פחות overfitting של בגדים |
בעיית ה-Overfitting: יותר מדי תמונות דומות גורמות ל-overfitting - ה-LoRA משנן תמונות ספציפיות במקום ללמוד תווי דמות כלליים. זה יוצר בעיות כשאתם מנסים ליצור סצנות שונות מנתוני האימון שלכם.
מגוון בזוויות, תאורה והקשר מונע overfitting תוך שמירה על עקביות הדמות.
איכות מול כמות: עשר תמונות באיכות גבוהה, מורכבות היטב ומגוונות עדיפות על חמישים סלפי כמעט זהים. איכות, מגוון ועקביות חשובים יותר ממספר התמונות הגולמי.
זה לא אומר שיותר תמונות לא יכולות לעזור - זה אומר שזריקה של תמונות אקראיות לאימון לא תייצר תוצאות טובות יותר.
זמן אימון ומשאבים:
גודל מערך נתונים | זמן אימון (RTX 3090) | VRAM נדרש | אחסון | עלות (ענן) |
---|---|---|---|---|
20 תמונות | 30-60 דקות | 10-12GB | 100-200MB | $2-5 |
50 תמונות | 1-2 שעות | 12-16GB | 250-500MB | $5-10 |
100 תמונות | 2-4 שעות | 16-20GB | 500MB-1GB | $10-20 |
200+ תמונות | 4-8 שעות | 20-24GB | 1-2GB | $20-40 |
הבנת דרישות המשאבים הללו עוזרת לכם לתכנן ריצות אימון ביעילות. אם אתם עובדים עם VRAM מוגבל, ראו את מדריך ההישרדות המלא של Low-VRAM שלנו לאסטרטגיות אופטימיזציה.
למשתמשים שרוצים LoRAs מעולים מבלי לנהל תשתית אימון, פלטפורמות כמו Apatero.com מספקות ממשקי אימון מייעלים עם אופטימיזציה אוטומטית.
הנוסחה שנבדקה - גדלי מערכי נתונים שבאמת עובדים
בהתבסס על בדיקות נרחבות לאורך עשרות ריצות אימון, הנה תצורות מערך הנתונים שמייצרות באופן עקבי תוצאות באיכות גבוהה עבור סוגי LoRA שונים.
LoRA של פנים בלבד (תמונות ראש/פורטרטים בלבד): אם המטרה שלכם היא יצירת תמונות ראש ופורטרטים באורך חצי, אתם לא צריכים תמונות גוף מלא. התמקדו לחלוטין בעקביות הפנים.
תצורה אופטימלית: 100+ תמונות ממוקדות פנים
- 70-80 תמונות ראש קרוב (כתפיים ומעלה)
- 20-30 פורטרטים באורך חצי (מותניים ומעלה)
- מגוון ביטויים, זוויות ותאורה
- נושא עקבי בכל התמונות
תוצאות מעשיות: בבדיקות, 100+ תמונות פנים הניבו עקביות פנים מעולה עם שימור זהות חזק במגוון הנחיות, סגנונות והקשרים. ה-LoRA מייצר באופן אמין פני דמויות מוכרות בסצנות מגוונות. ליצירת דמויות לרומנים חזותיים הדורשים עקביות קיצונית, ראו גם את מדריך VNCCS שלנו.
מערכי נתונים קטנים יותר (20-30 תמונות פנים) עבדו אבל הראו עקביות חלשה יותר וסחיפה מזדמנת של תווי פנים.
LoRA גוף מלא (דמות שלמה): ליצירת תמונות גוף מלא עם מראה דמות עקבי מראש ועד רגליים, אתם צריכים נתוני אימון של פרופורציות גוף.
תצורה אופטימלית: 100+ תמונות סך הכל מחולקות 50/50
- 50+ תמונות ראש ופורטרטים קרוב
- 50+ תמונות גוף מלא (ראש עד רגליים גלוי)
- שילוב של תנוחות, בגדים והקשרים
- דמות עקבית בכל התמונות
למה החלוקה 50/50 עובדת: הגישה המאוזנת הזו מבטיחה שה-LoRA לומד פרטי פנים מתמונות קרוב תוך הבנת פרופורציות גוף מתמונות גוף מלא. הטיה יתר לכיוון כל אחד מהסוגים יוצרת חולשות.
יותר מדי תמונות ראש וה-LoRA נאבק עם יצירת גוף. יותר מדי תמונות גוף מלא ועקביות הפנים סובלת.
LoRA רב-תכליתי (SFW + NSFW): עבור LoRAs שמטפלים בתוכן בטוח לעבודה ומבוגר עם ייצוג דמות עקבי, הפרדת מערך נתונים ונפח חשובים משמעותית.
תצורה אופטימלית: 200+ תמונות סך הכל מחולקות לפי סוג תוכן
- 100+ תמונות SFW (50+ תמונות ראש, 50+ תמונות גוף)
- 100+ תמונות NSFW (50+ תמונות ראש, 50+ תמונות גוף)
- שמרו על איזון זווית ומגוון בתוך כל קטגוריה
- אותה דמות בכל התמונות
למה אימון NSFW צריך יותר תמונות: למודל יש פחות ידע קיים מראש על הרכבות NSFW, מה שדורש יותר נתוני אימון כדי ללמוד את הדפוסים הללו תוך שמירה על עקביות הדמות.
החלוקה 100/100 מבטיחה ייצוג נאות של שני סוגי התוכן מבלי שה-LoRA יעשה overfitting לכל אחת מהקטגוריות.
תוצאות בדיקה:
סוג מערך נתונים | מספר תמונות | עקביות פנים | עקביות גוף | רב-גוניות | איכות כוללת |
---|---|---|---|---|---|
פנים בלבד | 100+ פנים | מעולה | לא רלוונטי | בינונית | מעולה לתמונות ראש |
גוף מלא | חלוקה 50/50 (100 סה"כ) | מעולה | מעולה | גבוהה | מעולה כללית |
SFW+NSFW | חלוקה 100/100 (200 סה"כ) | מעולה | מעולה | גבוהה מאוד | מעולה בשתי הקטגוריות |
מערך נתונים קטן | 20-30 תמונות | טובה | חלשה | נמוכה | שמיש אבל מוגבל |
מערך הנתונים המינימלי הכדאי: בעוד ש-100+ תמונות אופטימלי, אתם יכולים לאמן LoRAs שמישים עם 20-30 תמונות באיכות גבוהה ומגוונות. צפו לעקביות חלשה יותר ופחות רב-גוניות, אבל ה-LoRA ילכוד תווי דמות בסיסיים.
הגישה המינימלית הזו עובדת לפרויקטים אישיים וניסויים אבל לא מומלצת לעבודה מקצועית או מסחרית.
הכנת מערך נתונים - בניית סט האימון שלכם
הכנת מערך נתונים באיכות חשובה כמו הכמות. הנה איך לבנות סטים של אימון שמייצרים LoRAs מעולים.
קריטריוני בחירת תמונות:
קריטריון | למה זה חשוב | איך ליישם |
---|---|---|
נושא עקבי | שימור זהות | אותו אדם/דמות בכל התמונות |
זוויות מגוונות | גמישות תנוחה | תצוגות קדמיות, 3/4, צד, אחורה |
ביטויים שונים | טווח רגשי | שמח, ניטרלי, רציני וכו' |
תאורה מגוונת | הסתגלות תאורה | טבעית, אולפן, דרמטית, רכה |
תלבושות מרובות | הימנעות מ-overfitting של בגדים | לפחות 5-10 תלבושות שונות |
רקעים נקיים | התמקדות בנושא | מורכבות רקע מינימלית |
חלוקת יחסי גובה-רוחב: אימון LoRA מודרני מטפל ביחסי גובה-רוחב מרובים. גוונו את נתוני האימון שלכם כדי להתאים לאיך שתשתמשו ב-LoRA.
חלוקה מומלצת:
- 40% ריבוע (1:1) - תמונות ראש, קרוב
- 30% פורטרט (3:4 או 2:3) - גוף מלא עומד
- 20% נוף (4:3 או 3:2) - גוף מלא פעולה
- 10% רחב במיוחד או גבוה במיוחד - הרכבות יצירתיות
דרישות איכות תמונה:
זרימות עבודה ComfyUI בחינם
מצא זרימות עבודה ComfyUI חינמיות וקוד פתוח לטכניקות במאמר זה. קוד פתוח הוא חזק.
גורם איכות | מינימום | מומלץ | הערות |
---|---|---|---|
רזולוציה | 512x512 | 1024x1024+ | גבוה יותר עדיף |
פוקוס | נושא חד | נושא חד במיוחד | טשטוש פוגע באימון |
תאורה | תכונות נראות | מואר היטב, פרטים ברורים | הימנעו מצללים כבדים |
דחיסה | JPEG קל | PNG או JPEG באיכות גבוהה | הימנעו מחפצי דחיסה |
ממה להימנע בנתוני אימון: אל תכללו תמונות מסוננות או ערוכות בכבדות - פילטרים של Instagram מבלבלים את האימון. הימנעו מתמונות עם מספר אנשים אלא אם כן תוכלו לחתוך לנושא יחיד. דלגו על תמונות שבהן הנושא מוסתר חלקית או חתוך. אל תכללו תמונות ברזולוציה נמוכה או דחוסות בכבדות.
כיתוב מערך הנתונים שלכם:
גישת כיתוב | יתרונות | חסרונות | הכי טוב ל |
---|---|---|---|
כיתוב אוטומטי (BLIP) | מהיר, עקבי | תיאורים גנריים | מערכי נתונים גדולים |
כיתוב ידני | מדויק, מפורט | גוזל זמן | ממוקד איכות |
גישה היברידית | מאוזן | מאמץ בינוני | רוב הפרויקטים |
מבנה ספריות: ארגנו את מערך הנתונים שלכם בצורה לוגית לכלי אימון. צרו תיקיית training_dataset עם תיקיות משנה עבור קטגוריות headshots, body_shots, sfw ו-nsfw. כל קובץ תמונה צריך קובץ כיתוב .txt מקביל באותו שם.
רוב כלי האימון מצפים לתמונות וקבצי כיתוב .txt מקבילים באותה ספרייה.
פרמטרי אימון שבאמת חשובים
מעבר להרכב מערך הנתונים, פרמטרי אימון משפיעים משמעותית על איכות ה-LoRA. הנה תצורות שנבדקו שמייצרות באופן עקבי תוצאות טובות.
פרמטרי אימון ליבה:
פרמטר | מערך נתונים קטן (20-30) | מערך נתונים בינוני (50-100) | מערך נתונים גדול (100+) |
---|---|---|---|
שלבי אימון | 1000-1500 | 2000-3000 | 3000-5000 |
קצב למידה | 1e-4 עד 5e-4 | 5e-5 עד 1e-4 | 1e-5 עד 5e-5 |
גודל batch | 1-2 | 2-4 | 4-8 |
דירוג רשת | 8-16 | 16-32 | 32-64 |
אלפא רשת | 8 | 16 | 32 |
השפעת קצב למידה: קצב למידה שולט באגרסיביות שבה ה-LoRA לומד מנתוני אימון. גבוה מדי גורם ל-overfitting ואי-יציבות. נמוך מדי אומר למידה לא מספקת אפילו עם שלבים רבים.
התחילו עם קצבי למידה שמרניים (1e-4) והפחיתו למערכי נתונים גדולים יותר כדי למנוע overfitting.
קביעת ספירת שלבים: חשבו סה"כ שלבים כ: (number_of_images × epochs) / batch_size
עבור 100 תמונות עם 30 epochs וגודל batch 2: (100 × 30) / 2 = 1500 שלבים
רוב כלי האימון מחשבים זאת אוטומטית בהתבסס על הגדרת ה-epoch שלכם.
הסבר על דירוג רשת:
דירוג | פרמטרים מאומנים | זמן אימון | איכות | גודל קובץ |
---|---|---|---|---|
8 | מינימלי | מהיר | טוב | קטן (~10MB) |
16 | נמוך | בינוני | טוב יותר | בינוני (~20MB) |
32 | בינוני | איטי יותר | מעולה | סטנדרטי (~40MB) |
64 | גבוה | איטי | תשואות פוחתות | גדול (~80MB) |
דירוג גבוה יותר מאפשר ל-LoRA ללמוד תכונות מורכבות יותר אבל דורש יותר נתוני אימון כדי להימנע מ-overfitting.
השוואת פלטפורמות אימון:
פלטפורמה | קלות שימוש | שליטה | עלות | הכי טוב ל |
---|---|---|---|---|
Kohya GUI (מקומי) | בינוני | מלאה | חינם (עלות GPU) | משתמשים טכניים |
אימון CivitAI | קל | מוגבל | מבוסס קרדיטים | מתחילים |
Apatero.com | קל מאוד | מותאם | מנוי | עבודה מקצועית |
Google Colab | בינוני | גבוה | חינם/בתשלום | ניסויים |
ניטור התקדמות אימון: צפו בסימני overfitting - אובדן אימון המתקרב לאפס בעוד אובדן ולידציה עולה מצביע על overfitting. יצירת דגימות כל כמה מאות שלבים כדי לדמיין התקדמות למידה.
עצרו את האימון כשאיכות הדגימה מגיעה לשיא - שלבים נוספים לא ישפרו תוצאות.
רוצה לדלג על המורכבות? Apatero מספק לך תוצאות AI מקצועיות מיד ללא הגדרות טכניות.
טעויות אימון נפוצות וכיצד להימנע מהן
אפילו יוצרים מנוסים עושים טעויות אימון שפוגעות באיכות ה-LoRA. הנה הבעיות הנפוצות ביותר והפתרונות שלהן.
טעות 1 - חוסר מגוון מספיק במערך נתונים:
בעיה | סימפטומים | פתרון |
---|---|---|
כל אותה זווית | עובד רק מנקודת מבט אחת | כללו זוויות קדמיות, 3/4, צד, אחורה |
אותה תלבושת | LoRA מייצר את התלבושת הזאת תמיד | השתמשו ב-5-10+ תלבושות שונות |
רקעים דומים | overfitting לסצנות ספציפיות | גוונו רקעים באופן משמעותי |
ביטויים זהים | טווח רגשי מוגבל | כללו ביטויים מגוונים |
טעות 2 - Overfitting מיותר מדי תמונות דומות: אימון על 100 סלפי כמעט זהים מייצר LoRA שעובד רק לתנוחה ותאורה ספציפיות. המודל משנן תמונות במקום ללמוד תווי דמות.
פתרון: אצרו מערכי נתונים למגוון מקסימלי בתוך ייצוג דמות עקבי.
טעות 3 - נושא לא עקבי: שימוש במספר אנשים או דמויות שונות במערך נתונים יחיד מבלבל את האימון. ה-LoRA מנסה ללמוד את כל הנושאים בו-זמנית, מייצר תוצאות לא עקביות.
פתרון: LoRA אחד = נושא אחד. אמנו LoRAs נפרדים לדמויות שונות.
טעות 4 - קצב למידה שגוי:
קצב למידה | תוצאה | תיקון |
---|---|---|
גבוה מדי (1e-3+) | אימון לא יציב, overfitting | הפחיתו ל-1e-4 או נמוך יותר |
נמוך מדי (1e-6) | למידה לא מספקת | הגדילו ל-5e-5 עד 1e-4 |
טעות 5 - התעלמות ממדדי אימון: הרצת אימון באופן עיוור מבלי לנטר עקומות אובדן מובילה לתוצאות לא אופטימליות. האימון עשוי לעשות overfitting הרבה לפני ההשלמה או עשוי להזדקק ליותר שלבים ממה שתוכנן בהתחלה.
פתרון: בדקו פלטי דגימה כל 200-500 שלבים וצפו בעקומות אובדן.
טעות 6 - תמונות מקור באיכות נמוכה:
בעיית איכות | השפעה | פתרון |
---|---|---|
רזולוציה נמוכה | פלטי LoRA מטושטשים | השתמשו בתמונות מקור 1024px+ |
דחיסה כבדה | חפצים ביצירה | השתמשו ב-PNG או JPEG באיכות גבוהה |
תאורה גרועה | תכונות לא עקביות | תמונות מקור מוארות היטב בלבד |
טעות 7 - מערך נתונים קטן מדי למורכבות: ניסיון לאמן LoRA רב-סגנוני, רב-תלבושות, רב-הקשרי עם 20 תמונות לא מספק מספיק נתונים למודל כדי ללמוד את כל הווריאציות הללו.
פתרון: התאימו את גודל מערך הנתונים למטרות המורכבות. LoRA דמות פשוט = 20-30 תמונות. LoRA רב-גוני מורכב = 100+ תמונות. למלכודות נפוצות נוספות שכדאי להימנע מהן, ראו את המדריך שלנו על 10 טעויות נפוצות של מתחילי ComfyUI.
אסטרטגיות אימון מתקדמות ואופטימיזציה
מעבר לאימון בסיסי, טכניקות מתקדמות מייעלות את איכות ה-LoRA והרב-גוניות.
אימון רב-קונספט: אימון LoRA יחיד על מספר קונספטים קשורים (אותה דמות בסגנונות שונים) דורש הפרדת מערך נתונים זהירה וספירות תמונות מוגברות.
גישה: 50+ תמונות לכל קונספט/סגנון שאתם רוצים ללכוד. השתמשו במילות מפתח כיתוב נפרדות לכל קונספט כדי לעזור ל-LoRA להבדיל.
הצטרף ל-115 חברי קורס אחרים
צור את המשפיען הראשון שלך עם AI בריאליזם מלא ב-51 שיעורים
צור משפיענים AI ריאליסטיים במיוחד עם פרטי עור אמיתיים, סלפי מקצועיים וסצנות מורכבות. קבל שני קורסים מלאים בחבילה אחת. ComfyUI Foundation לשליטה בטכנולוגיה, ו-Fanvue Creator Academy ללמוד כיצד לשווק את עצמך כיוצר AI.
אימון פרוגרסיבי: התחילו אימון עם קצב למידה נמוך ודירוג רשת קטן, ואז הגדילו את שניהם בהדרגה. זה בונה בסיס יציב לפני למידת פרטים מורכבים.
יישום:
- שלב 1: דירוג 8, LR 5e-5, 500 שלבים
- שלב 2: דירוג 16, LR 1e-4, 1000 שלבים
- שלב 3: דירוג 32, LR 5e-5, 1500 שלבים
הגברת מערך נתונים:
טכניקה | מטרה | יישום |
---|---|---|
היפוך אופקי | הכפלת גודל מערך נתונים | הפעלה אוטומטית בכלי אימון |
שינוי בהירות | עמידות תאורה | פרמטר כלי אימון |
שינוי חיתוך | גמישות הרכבה | חיתוך אקראי במהלך אימון |
רעש צבע | עמידות צבע | כלי אימון מתקדמים |
תמונות רגולריזציה: כללו תמונות גנריות של נושאים דומים (לא הדמות הספציפית שלכם) כדי למנוע overfitting ולשמור על יכולות המודל.
יחס: תמונת רגולריזציה אחת לכל 2-3 תמונות אימון. דוגמה: 100 תמונות דמות + 40 תמונות רגולריזציה.
שקלול תגים: השתמשו בתגי כיתוב משוקללים כדי להדגיש תכונות חשובות.
דוגמת כיתוב: (masterpiece:1.3), (character_name:1.5), blue eyes, blonde hair, red dress
המשקלים אומרים לאימון להדגיש את התכונות המתויגות הללו בצורה חזקה יותר.
בחירת checkpoint:
מודל בסיס | הכי טוב ל | שיקולי אימון |
---|---|---|
SD 1.5 | מטרה כללית | בשל, משאבי אימון נרחבים |
SDXL | איכות גבוהה | דורש יותר VRAM, אימון ארוך יותר |
FLUX | חדשני | איכות הטובה ביותר, דרישות משאבים גבוהות ביותר |
מודלים אנימה | אנימה/מנגה | אופטימיזציה ספציפית לסגנון |
אימון רב-רזולוציה: אמנו על רזולוציות מגוונות כדי לשפר את גמישות ה-LoRA. כללו תמונות ב-512x512, 768x768, 1024x1024 ויחסים לא-ריבועיים.
זה מייצר LoRAs שעובדים היטב על רזולוציות יצירה שונות.
בדיקה ואיטרציה של ה-LoRA שלכם
האימון לא מסתיים כשהתהליך מושלם. בדיקה שיטתית חושפת חוזקות, חולשות והזדמנויות לאיטרציה.
פרוטוקול בדיקה ראשוני:
סוג בדיקה | מטרה | הנחיות לדוגמה |
---|---|---|
בדיקת זהות | אמת זיהוי דמות | "photo of [character], neutral expression" |
בדיקת זווית | בדוק יכולת רב-זווית | "3/4 view of [character]", "side profile" |
בדיקת סגנון | רב-גוניות על פני סגנונות | "oil painting of [character]", "anime [character]" |
בדיקת הקשר | הסתגלות סצנה | "[character] in forest", "[character] in city" |
בדיקת ביטוי | טווח רגשי | "smiling [character]", "angry [character]" |
קריטריוני הערכת איכות:
קריטריון | גרוע | מקובל | מעולה |
---|---|---|---|
עקביות פנים | תכונות משתנות משמעותית | מוכר בדרך כלל | עקבי מאוד |
פרופורציות גוף | מעוות או שגוי | נכון ברובו | מדויק ועקבי |
גמישות ביגוד | תקוע בתלבושות אימון | קצת גמישות | ניתן להתאמה מלאה |
התאמת סגנון | עובד רק בסגנון אחד | עובד ב-2-3 סגנונות | עובד על פני סגנונות רבים |
זיהוי Overfitting: בדקו עם הנחיות שונות משמעותית מנתוני האימון. אם ה-LoRA נאבק ליצור משהו מחוץ להקשרי אימון, התרחש overfitting.
דוגמה: אם כל תמונות האימון הראו סצנות פנימיות וה-LoRA נכשל ביצירת סצנות חיצוניות, המודל עשה overfitting להקשרים פנימיים.
אסטרטגיית איטרציה:
בעיה שזוהתה | סיבת שורש | התאמת אימון הבא |
---|---|---|
עקביות פנים חלשה | נתוני אימון פנים לא מספקים | הוסיפו 20-30 תמונות ראש נוספות |
פרופורציות גוף גרועות | יותר מדי מעט תמונות גוף מלא | הגדילו אחוז תמונות גוף |
overfitting ביגוד | מגוון תלבושות לא מספיק | הוסיפו תמונות עם יותר תלבושות |
זוויות מוגבלות | נתוני אימון מזוויות מוגבלות | הוסיפו תמונות זווית מגוונות |
ניהול גרסאות: שמרו checkpoints אימון בספירות שלבים שונות. זה מספק מספר גרסאות LoRA לבדיקה ובחירה.
יוצרים רבים מוצאים שה-LoRA הטוב ביותר שלהם הוא מ-70-80% של האימון במקום ה-checkpoint הסופי.
משוב קהילה: שתפו יצירות בדיקה בקהילות אימון LoRA למשוב. מאמנים מנוסים מזהים במהירות בעיות ומציעים שיפורים.
דוגמאות אימון מעשיות ותוצאות
הנה ריצות אימון ספציפיות עם תצורות מדויקות ותוצאות כדי להדגים את העקרונות הללו בפועל.
דוגמה 1 - LoRA פורטרט:
- מערך נתונים: 120 תמונות ממוקדות פנים (90 תמונות ראש, 30 חצי-אורך)
- פרמטרים: דירוג 32, LR 1e-4, 3000 שלבים, בסיס SDXL
- תוצאות: עקביות פנים מעולה על פני הנחיות וסגנונות מגוונים. משקל LoRA 0.7-0.9 הניב תוצאות הטובות ביותר. נאבק עם יצירת גוף מלא כצפוי.
- שימוש הטוב ביותר: יצירת תמונות ראש, יצירת אווטר, אמנות פורטרט. לזרימות עבודה של החלפת פנים, ראו את מדריך החלפת פנים ComfyUI שלנו
דוגמה 2 - LoRA דמות מלאה:
- מערך נתונים: 100 תמונות (50 תמונות ראש, 50 גוף מלא)
- פרמטרים: דירוג 32, LR 5e-5, 2500 שלבים, בסיס SD 1.5
- תוצאות: איזון טוב של עקביות פנים וגוף. רב-גוני על פני סצנות והקשרים. סחיפת פנים קלה ברזולוציות גבוהות מאוד.
- שימוש הטוב ביותר: יצירת דמויות כללית, סצנות מגוונות
דוגמה 3 - LoRA רב-תכליתי (SFW/NSFW):
- מערך נתונים: 220 תמונות (110 SFW חלוקה 55/55, 110 NSFW חלוקה 55/55)
- פרמטרים: דירוג 64, LR 1e-5, 5000 שלבים, בסיס SDXL
- תוצאות: עקביות מעולה על פני שני סוגי התוכן. דמות מוכרת בכל ההקשרים. זמן אימון מעט ארוך יותר מוצדק על ידי הרב-גוניות.
- שימוש הטוב ביותר: עבודת דמויות מסחרית, ייצוג דמות מקיף
דוגמה 4 - מערך נתונים מינימלי:
- מערך נתונים: 25 תמונות (15 תמונות ראש, 10 תמונות גוף)
- פרמטרים: דירוג 16, LR 1e-4, 1500 שלבים, בסיס SD 1.5
- תוצאות: דמות מוכרת אבל פרטים לא עקביים. עבד היטב במשקלי LoRA ספציפיים (0.8-0.9) אבל חלש מחוץ לטווח הזה. נוטה ליצור תלבושת אימון.
- שימוש הטוב ביותר: פרויקטים אישיים, קונספטים מהירים של דמויות
השוואת עלות אימון:
דוגמה | זמן אימון | עלות ענן | דירוג איכות | רב-גוניות |
---|---|---|---|---|
פורטרט | 3 שעות | $15 | 9/10 | בינונית |
דמות מלאה | 2.5 שעות | $12 | 8.5/10 | גבוהה |
רב-תכליתי | 5 שעות | $25 | 9.5/10 | גבוהה מאוד |
מינימלי | 1.5 שעות | $8 | 6.5/10 | נמוכה |
לקחים מבדיקות: הקפיצה מ-25 ל-100 תמונות משפרת באופן דרמטי את העקביות והרב-גוניות. מעבר ל-100 תמונות, שיפורים הופכים לאינקרמנטליים במקום טרנספורמטיביים.
החלוקה 50/50 ל-LoRAs גוף מלא עולה באופן עקבי על יחסים אחרים. אימון על SDXL מייצר איכות גבוהה יותר אבל דורש יותר VRAM וזמן בהשוואה ל-SD 1.5.
סיכום - בניית מערכי נתונים לאימון שעובדים
הרכב מערך נתונים לאימון LoRA עושה את ההבדל בין תוצאות בינוניות לעקביות דמות מעולה. הנוסחאות שנבדקו במדריך זה מספקות נקודות התחלה לצרכים הספציפיים שלכם.
מסקנות מפתח: LoRAs של פנים בלבד עובדים מצוין עם 100+ תמונות ממוקדות פנים. LoRAs גוף מלא צריכים 100+ תמונות מחולקות 50/50 בין תמונות ראש ותמונות גוף. LoRAs רב-תכליתיים שמטפלים בתוכן SFW ו-NSFW נהנים מ-200+ תמונות מחולקות 100/100. איכות ומגוון חשובים יותר מספירת תמונות גולמית.
אסטרטגיית האימון שלכם: התחילו עם מטרות ברורות - מה ה-LoRA הזה ייצר? התאימו את גודל מערך הנתונים וההרכב למטרות הללו. אצרו לאיכות ומגוון על כמות. בדקו באופן שיטתי ועשו איטרציה בהתבסס על תוצאות בפועל.
שיקולי פלטפורמה: אימון מקומי מספק שליטה מלאה אבל דורש הגדרה טכנית ומשאבי GPU. פלטפורמות ענן כמו Apatero.com מייעלות את התהליך עם צינורות אימון מותאמים. אימון CivitAI מציע ממשקים ידידותיים למתחילים עם זרימות עבודה מודרכות. לפריסת ה-LoRAs המאומנים שלכם בזרימות עבודה בייצור, ראו את מדריך זרימת עבודה לפריסת API בייצור שלנו.
מה הלאה: בנו את מערך הנתונים הראשון שלכם לאימון בעקבות ההנחיות הללו. התחילו עם מערך נתונים של 50 תמונות צנוע כדי ללמוד את התהליך, ואז הגדילו בהתבסס על תוצאות. הצטרפו לקהילות אימון LoRA כדי לשתף תוצאות וללמוד ממאמנים מנוסים.
השורה התחתונה: LoRAs נהדרים מגיעים מהכנת מערך נתונים מחושבת, פרמטרי אימון מתאימים ואיטרציה שיטתית. עקבו אחר האסטרטגיות שנבדקו הללו, ותיצרו LoRAs עקביים ורב-גוניים שמחיים את הדמויות שלכם בכל הקשר.
נתוני האימון שלכם מגדירים את יכולות ה-LoRA שלכם. השקיעו זמן בהכנת מערך נתונים, והתוצאות ישקפו את האיכות הזאת.
מוכן ליצור את המשפיען AI שלך?
הצטרף ל-115 סטודנטים שמשתלטים על ComfyUI ושיווק משפיענים AI בקורס המלא שלנו בן 51 שיעורים.
מאמרים קשורים

ByteDance FaceCLIP - טכנולוגיית AI מהפכנית להבנה ויצירה של פנים אנושיים מגוונים 2025
FaceCLIP של ByteDance משלב זהות פנים עם סמנטיקה טקסטואלית לשליטה חסרת תקדים בדמויות. מדריך מלא למודל הראייה-שפה ליצירת פנים.

Qwen-Image-Edit 2509 Plus: עריכת תמונות משופרת עם תמיכה ב-GGUF
שלטו ב-Qwen-Image-Edit 2509 Plus ב-ComfyUI עם תמיכה בקוונטיזציה של GGUF. מדריך מלא המכסה התקנה, זרימות עבודה מתקדמות לעריכה, וטכניקות אופטימיזציה לשנת 2025.