Hướng dẫn train Lora Kiến trúc, Nội ngoại thất với Stable Diffusion chi tiết, dễ hiểu

EliAI
8 May 202345:59

TLDRVideo hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng Stable Diffusion để tạo hình ảnh kiến trúc và nội thất theo phong cách tân cổ điển của Việt Nam. Hải Đăng chia sẻ kinh nghiệm và kỹ thuật để tạo ra hình ảnh chất lượng cao với số lượng ảnh tối thiểu, giải thích cách chọn ảnh, xử lý kích thước và các tham số cần thiết để hoàn thiện quá trình tạo hình ảnh.

Takeaways

  • 🏠 Quá trình train Lora được giới thiệu chi tiết để tạo ra hình ảnh với phong cách nội thất tân cổ điển Việt Nam.
  • 🖼️ Chỉ cần sử dụng ít ảnh (khoảng 10-30 ảnh), bạn có thể tạo ra một file Lora với Style mong muốn.
  • 🎨 Khi chọn ảnh để train, quan trọng phải chọn ảnh có cùng một phong cách và chất lượng cao, tránh ảnh có logo hoặc watermark.
  • 👁️‍🗨️ Tránh chọn quá nhiều ảnh có chứa text hoặc logo,因为这会极大地影响生成的图像质量。
  • 🌐 Tìm kiếm ảnh mẫu trên Google hoặc Pinterest để đảm bảo chúng có phong cách一致。
  • ✂️ Sử dụng công cụ như permy.net để crop và resize ảnh để đạt được kích thước uniform.
  • 🔄 Xuất và nén các ảnh đã xử lý thành một file zip để chuẩn bị cho quá trình train.
  • 🔧 Sử dụng Google Colab và các công cụ tương tự để train Lora một cách dễ dàng và hiệu quả.
  • 📂 Tạo folder và upload ảnh đã xử lý vào Google Drive để sử dụng với Google Colab.
  • 🛠️ Cấu hình các tham số trong Google Colab để train Lora theo ý muốn, bao gồm việc chọn model, cài đặt learning rate, và set up保存方式.
  • 📈 Sau quá trình train, kiểm tra và tải về các kết quả để so sánh và ứng dụng trong các dự án thiết kế nội thất.

Q & A

  • Trainer Lora là gì và nó được sử dụng để làm gì?

    -Trainer Lora là một phương pháp tinh chỉnh lại model hoặc checkpoint để tạo ra ảnh có một style đặc trưng. Nó được sử dụng trong lĩnh vực kiến trúc, nội ngoại thất để tạo ra hình ảnh với phong cách đặc trưng của một khu vực hoặc văn hóa nhất định.

  • Làm thế nào để chuẩn bị ảnh để train Lora?

    -Để chuẩn bị ảnh train Lora, cần chọn ít nhất 10 đến tối đa 30-40 ảnh cùng phong cách. Ảnh phải có chất lượng cao, rõ nét, không chứa quá nhiều text hoặc logo.

  • Có những lưu ý gì khi chọn ảnh để train Lora?

    -Khi chọn ảnh để train Lora, cần đảm bảo rằng tất cả ảnh cùng phong cách và có chất lượng tốt. Hãy tránh chọn ảnh chứa text hoặc logo nhiều để tránh ảnh kết quả bị bịp hoặc nhầm lẫn.

  • Làm thế nào để xử lý ảnh trước khi train Lora?

    -Ảnh cần được xử lý để có cùng kích thước, thường là hình vuông với tỉ lệ pixel như 512x512. Bạn có thể sử dụng các website như permy.net để crop và thay đổi kích thước ảnh.

  • Trainer Lora có cần nhiều ảnh để tạo style mới?

    -Không, Trainer Lora chỉ cần một số ảnh nhỏ nhưng chất lượng cao để tạo style mới. Tùy vào model và checkpoint sử dụng, số ảnh từ 10 đến 30 là đủ.

  • Lora có thể ứng dụng trong哪些領域?

    -Lora có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như kiến trúc, nội thất, ngoại thất, và còn nhiều lĩnh vực khác mà bạn muốn tạo ra hình ảnh có phong cách đặc trưng.

  • Lora có thể tạo ra ảnh với style Việt Nam cổ điển như thế nào?

    -Để tạo ra ảnh với style Việt Nam cổ điển, bạn cần chọn ảnh có nội thất, kiến trúc đặc trưng của Việt Nam cổ điển và sử dụng Lora để train trên chúng. Kết quả sẽ là ảnh mang phong cách nội thất tân cổ điển Việt Nam.

  • Stable Diffusion là gì và nó có liên quan gì đến Lora?

    -Stable Diffusion là một phương pháp tạo ra hình ảnh từ văn bản dựa trên mô hình deep learning. Nó có liên quan đến Lora vì cả hai đều sử dụng mô hình deep learning để tạo ra hình ảnh với phong cách đặc trưng.

  • Lora có thể giúp tôi tạo ra hình ảnh tương tự với một tác phẩm nghệ thuật đã có không?

    -Có, bằng cách chọn các ảnh tương tự với tác phẩm nghệ thuật đã có và train Lora trên chúng, bạn có thể tạo ra hình ảnh mang phong cách tương tự với tác phẩm đó.

  • Tôi cần lưu ý điều gì khác khi sử dụng Lora?

    -Khi sử dụng Lora, bạn cần lưu ý về cách chọn ảnh, cách xử lý ảnh trước khi train, và cách cài đặt và sử dụng các công cụ hỗ trợ như Google Colab. Ngoài ra, cần hiểu rõ về các tham số và setting để đạt được kết quả tốt nhất.

Outlines

00:00

🎥 Introduction to Trendora and Architectural Design

The speaker, Hải Đăng, introduces himself and the purpose of the video, which is to guide viewers on how to use Trendora effectively in the field of architecture and interior design. He mentions his Western group and the process of translating (translora) for his audience. The video focuses on the theme of 'new classical' interior design in Vietnam, and he invites viewers to join his Facebook group for more content. He shares his process of creating images using sketches and applying the Lora style, emphasizing the importance of selecting the right images and parameters for the best results.

05:02

🔍 Choosing the Right Images for Trendora

Hải Đăng discusses the importance of selecting the right images for Trendora, focusing on quality and style consistency. He advises using a minimal number of images, ideally between 10 to 30, to create a file for generating desired styles. He emphasizes the need to avoid images with logos or text as these can influence the outcome. The speaker provides a detailed strategy for searching and selecting images, recommending sources like Google and Pinterest, and explains how to prepare images for processing, including resizing and cropping to maintain quality and consistency.

10:02

🌐 Preparing and Processing Images for Trendora

The speaker continues with the process of preparing images for Trendora, detailing the steps of uploading and organizing them on Google Drive. He explains how to use a website like permi.net to crop and resize images to a uniform dimension, ensuring the best results from the Trendora process. He also discusses the importance of maintaining a high-quality standard for images, avoiding logos and text, and selecting images that best represent the desired style. The speaker provides a practical demonstration of how to handle and process the data before using Trendora.

15:02

🛠️ Using Google Colab for Trendora

Hải Đăng introduces two versions of Google Colab for using Trendora, one being the global version and the other tailored for Vietnamese users. He guides viewers on how to connect Google Colab with Google Drive, set up folders, and upload the prepared images. The speaker explains the process of installing necessary environments and connecting with Google Drive. He also discusses the importance of selecting the appropriate model for generating images, such as the 'Stable Diffusion' model, and provides a step-by-step guide on how to set up and run the process on Google Colab.

20:03

🎨 Customizing Image Descriptions and Settings for Trendora

In this section, the speaker explains how to customize image descriptions and settings in Google Colab for the Trendora process. He discusses the use of captioning methods, such as 'beclip captioning' and 'full description,' to provide general or specific details about the images. The speaker also covers the importance of activation words in the Skypear Fusion tool, which helps to process the images before generating them with Trendora. He provides examples of how to set up the descriptions and settings for different types of images, such as general images or those specific to anime and manga.

25:04

🔧 Fine-Tuning Trendora Settings for Optimal Results

Hải Đăng delves into the fine-tuning of Trendora settings, such as the number of iterations, image resolution, and sample every type. He explains how adjusting these settings can affect the quality and generation speed of the images. The speaker also discusses the importance of using the right model checkpoint and the role of optimizer settings in the process. He provides a comprehensive guide on how to set up the VA (value accumulation) and other parameters to achieve the desired outcome, including the use of Lava for better image quality and detail.

30:05

🚀 Running the Trendora Process and Reviewing Results

The speaker guides viewers through the final steps of running the Trendora process, including setting up the race (learning speed) and training office (number of learning iterations). He explains how to save the model after certain intervals and how to access the generated images in Google Drive. The speaker shares his experience of waiting for the process to complete and provides a walkthrough of how to view and download the final images. He also discusses the use of the 'Future' version of Steve Fusion for PC and provides tips on how to apply the generated style to new images.

35:05

📚 Conclusion and Additional Resources

Hải Đăng concludes the video by summarizing the process of using Trendora for architectural and interior design. He encourages viewers to experiment with different settings and provides additional resources, such as video tutorials and online groups, for further learning. The speaker emphasizes the potential of Trendora in creating unique and high-quality images for design projects and invites viewers to engage with his content for more insights and updates on Steve Fusion and related topics.

Mindmap

Keywords

💡Hướng dẫn

Từ này chỉ dẫn trong video là quá trình giải thích chi tiết và từng bước để thực hiện một tác vụ hoặc một kỹ năng nhất định. Trong video này, hướng dẫn liên quan đến cách sử dụng công nghệ Stable Diffusion để tạo ra hình ảnh với phong cách nội thất tân cổ điển của Việt Nam.

💡Stable Diffusion

Là một công nghệ tạo hình ảnh sử dụng học máy để tạo ra các bức tranh hoặc hình ảnh với phong cách nhất định. Trong video, nó được sử dụng để tạo ra các hình ảnh kiến trúc và nội thất theo phong cách tân cổ điển của Việt Nam.

💡Nội thất tân cổ điển

Phong cách thiết kế nội thất kết hợp giữa các nguyên tố cổ điển với các yếu tố hiện đại, tạo ra một không gian sống tinh tế và sang trọng. Trong video, Hải Đăng hướng dẫn cách tạo ra hình ảnh theo phong cách này bằng cách sử dụng Stable Diffusion.

💡Translora

Đây là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả quá trình chuyển đổi hoặc cải thiện một hình ảnh hoặc một bức tranh bằng cách sử dụng công nghệ và các phương pháp học máy. Trong video, Hải Đăng sử dụng術translora để tạo ra hình ảnh với phong cách nội thất tân cổ điển.

💡Checkpoint

Một checkpoint trong học máy là một điểm trong quá trình huấn luyện mô hình mà mô hình được lưu lại để có thể sử dụng hoặc tiếp tục huấn luyện sau này.Checkpoint được sử dụng để đảm bảo tính an toàn và khả năng phục hồi của quá trình huấn luyện.

💡Style

Style trong ngữ cảnh video là một phong cách đặc trưng hoặc một thể loại nhất định của nghệ thuật hoặc thiết kế.凰Style內Nội thất tân cổ điển Việt Nam' là một phong cách kết hợp giữa các yếu tố cổ điển và hiện đại, đặc trưng của văn hóa và kiến trúc Việt Nam.

💡Ảnh

Ảnh trong video được sử dụng như một yếu tố quan trọng để tạo ra các hình ảnh với phong cách nhất định thông qua công nghệ Stable Diffusion. Ảnh được chọn và xử lý để đảm bảo chất lượng và tính đồng nhất với phong cách thiết kế nội thất tân cổ điển.

💡Troll

Troll trong ngữ cảnh video có nghĩa là quá trình thử nghiệm hoặc thực hiện một cách thách thức để đạt được kết quả mong muốn. Hải Đăng sử dụng thuật ngữ này để mô tả quá trình thử nghiệm và điều chỉnh các thiết lập để tạo ra hình ảnh theo phong cách nội thất tân cổ điển.

💡File

File trong video chỉ các tập tin dữ liệu được tạo ra hoặc sử dụng trong quá trình tạo hình ảnh bằng công nghệ Stable Diffusion. File này có thể là một ảnh, một mô hình 3D hoặc một tập hợp các thông số được sử dụng để huấn luyện mô hình.

💡Loga

Loga trong video là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một trong những yếu tố quan trọng trong quá trình tạo hình ảnh - có thể là một biểu tượng hoặc một đặc trưng của phong cách thiết kế nội thất tân cổ điển.凰Loga' được áp dụng vào các ảnh để tạo ra một phong cách nhất định.

Highlights

Hà Hải Đăng giới thiệu chi tiết về cách sử dụng Stable Diffusion để tạo hình ảnh với kiến trúc, nội thất theo phong cách tân cổ điển ở Việt Nam.

Để tạo ra hình ảnh mang phong cách tân cổ điển, chỉ cần khoảng 10 đến 30 hình ảnh để train model.

Chọn hình ảnh với chất lượng cao, ít logo và watermark để đạt kết quả tốt hơn.

Sử dụng website permy.net để resize và crop hình ảnh để chuẩn bị dữ liệu cho quá trình train.

Google Colab được sử dụng như một nền tảng để chạy quá trình train model.

Tạo folder trong Google Drive để lưu trữ dữ liệu và kết quả train model.

Cài đặt môi trường và kết nối với Google Drive trên Google Colab.

Sử dụng phương pháp clip captioning hoặc full discription để mô tả hình ảnh trước khi train.

Chọn model và checkpoint phù hợp với mục tiêu tạo hình ảnh kiến trúc nội thất.

Cài đặt các tham số như resolution, steps, và optimizer để tối ưu quá trình train.

Lưu lại các bước train để có thể khôi phục lại quá trình tạo hình ảnh nếu có sự cố.

Kiểm tra kết quả tạo hình ảnh thông qua các bước train và sử dụng các công cụ như Lava để tăng chất lượng hình ảnh.

Sử dụng các tính năng như controlimex để giữ đường nét và nâng cao độ phân giải của hình ảnh.

Cài đặt và sử dụng các bản cập nhật mới nhất của Stable Diffusion để tạo hình ảnh với phong cách tân cổ điển.

Hà Hải Đăng chia sẻ các video hướng dẫn cài đặt và sử dụng Stable Diffusion cho người dùng PC.

Tạo và lưu hình ảnh cuối cùng với phong cách tân cổ điển Việt Nam sử dụng Stable Diffusion.