Sosyal Medya Çıkartması Oluşturmayı Nasıl Otomatikleştirdim: 30 Görsel Üzerinde SD 1.5 için Yerel Olarak Stil LoRA Eğitimi
Stability AI
Google/DeepMind
OpenAI
Salesforce
Bir meraklı, tutarlı çıkartma paketi hazırlıkları oluşturmayı hedefleyerek, elle seçilmiş 30 VK çıkartması üzerinde Stable Diffusion 1.5 için bir stil LoRA'sı eğitmek üzere kontrollü bir boru hattı kurdu. Özel bir tetikleyici jetonu 'vkstckrs' kullandı ve Gemini 3.1 Pro ile ChatGPT 5.6'dan yapay zeka tarafından üretilen Python betikleriyle arka plan değiştirme ve başlık yazmayı otomatikleştirdi.
Yazar, çıkartma paketleri için tutarlı illüstrasyonlar üretmenin prompt mühendisliği ile zor olduğu sorunuyla karşılaştı ve bu nedenle Stable Diffusion 1.5 üzerinde bir stil LoRA'sı eğitmeye karar verdi. SD 1.5, düşük donanım gereksinimleri ve geniş ekosistemi nedeniyle seçildi; ancak karmaşık açıklamaları anlama konusundaki sınırlamalarına rağmen. Veri seti, stickersvk.com'dan manuel olarak seçilen 30 çıkartmadan oluşuyordu; modelin belirli karakterleri veya yazarları ezberlemesini önlemek için her paketten yalnızca bir çıkartma alındı; metin içeren, karmaşık pozlara sahip veya stilden sapan görseller hariç tutuldu. Üretim sırasında öğrenilen özellikleri etkinleştirmek için 'vkstckrs' tetikleyici simgesi kullanıldı. Gemini 3.1 Pro, şeffaf arka planları beyazla değiştirip JPG olarak kaydeden bir Python betiği yazdı; ChatGPT 5.6 ise önceden eğitilmiş bir görüntü altyazılama modeli olan BLIP kullanarak açıklamalar üretti. Yazar, modelin yalnızca eğitim amaçlı eğitildiğini, görsellerin eğitimden sonra silindiğini ve ticari kullanım amaçlanmadığını vurguladı.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal