Ayuda:Entrenamiento de modelos de IA
Ver Anexo:Lista de entrenamiento de modelos de IA
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- Entrenamiento de una IA
Es el primer paso, se entrena una Inteligencia Artificial siguiendo pares de texto e imagen. Aquí entran en juego codificadores y descodificadores. El resultado final será un modelo ckpt (bastante grande, más de 2 GB). Una IA así es por ejemplo Stable Diffusion 1.5. También se puede hacer referencia al proceso de afinar un modelo.
- Afinar un modelo
Es el proceso de entrenar una IA de manera adicional.
- Dreambooth
Con Dreambooth se entrena el modelo en sí en una serie de imágenes. Generalmente son necesarias unas 20 imágenes + 2000 imágenes de regularización. Si tu modelo solo se basa en 20 imágenes, eso estaría muy sobreajustado (overfit). Las imágenes de regularización son simplemente un conjunto de imágenes generadas aleatoriamente. Diluyen el nuevo concepto en el resto del modelo.
- Inversión textual / incrustación de texto
La imagen aproximada de la inversión textual es como si hicieras el modelo para aprender una palabra específica. Digamos que desea que el modelo genere un color completamente diferente. Lo harás con la incrustación de texto (embedding).
En una descripción más técnica, la inversión textual encuentra los tokens (las cosas que representan las palabras en el prompt) que dan lo que desea (lo que está en las imágenes de entrenamiento) del modelo que usa para entrenarlo.
La incrustación no entrena al modelo en sí mismo y genera ficheros .pt de entorno a 20 MB.
- LORA
LORA entrena a partes del modelo.
Referencias
- Gracias a thaad#5122 y a Drakkon#9764 por su paciencia en responder a mis dudas.
Véase también
- Texto a texto.
- Texto a imagen.
- Texto a 3D.
- Texto a vídeo.
- Texto a audio.
- Boceto a imagen.
- Imagen a texto.
- Imagen a imagen.
- Boceto a imagen.
- Ingeniería de prompts.
⚜️
Artículo transcrito o recopilado por Jakeukalane Por favor, consulta rigurosamente la bibliografía antes de cambiar o añadir algo a las transcripciones. |