![Слив платных курсов - скачать сливы курсов через торрент бесплатно! [Kursoff.net]](/data/assets/logo/Colorlogo-nobackground1.png){kind=logo}
Последние темы автора:
- [Галина Гарбузова] [garbuzova.pro] Железо (2025)
- [Леонид Немцев] [Точка интеллекта] Архетипы Юнга в мировой литературе. Лекция 12. Любовник, славный малый, хранитель (2025)
- [Ксения Чернова] Говори как бог (2019)
- [Алена Водонаева] Голая. Правда о том, как быть настоящей женщиной (2019)
- [Николай Злобин] Злобный движ или взрывная геометрия
[Антон Мартынов] [liveclasses] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025)
![[Антон Мартынов] [liveclasses] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025)](https://kursoff.net/attachments/1750531981614-png.77419/ "[Антон Мартынов] [liveclasses] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025)")
Расширяем возможности нейросетей: использование LoRA.
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.
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
Подробнее:
Описание курса:
Расширяем возможности нейросетей: использование LoRA.
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.
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
Подробнее:
