LoRA: Die Erweiterung für Deine Stable Diffusion Modelle
Low-Rank Adaptations, kurz LoRA, sind kleinere KI-Modelle, die mit bestehenden Stable Diffusion Modellen kombiniert werden können. Durch diese Kombination ist es möglich, neue Styles, Subjekte und Objekte in die generierten Bilder zu integrieren. Doch was steckt genau hinter LoRA und wie kannst du es nutzen?
Was ist ein LoRA?
LoRAs sind spezialisierte Modelle, die verwendet werden, um bestehende Modelle zu verfeinern und neue Konzepte hinzuzufügen. Sie fallen unter zwei Hauptkategorien: Stile und Subjekte (oder Objekte). Stile wie Wasserfarben, VHS Glitches oder Comic-Styles sowie Subjekte und Objekte wie berühmte Persönlichkeiten oder fiktive Charaktere, die in unseren generierten Bildern dargestellt werden können.
Beispiele und ausführliche Beschreibungen zum Training spezieller Stile und Konzepte findest du unter dem Begriff Dreambooth Tutorial.
Wie aktiviert man ein LoRA?
Um ein LoRA zu aktivieren, klicke einfach im Tab 'LoRA' auf das gewünschte Modell. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass das ausgewählte LoRA mit dem Basismodell, das du verwendest, kompatibel ist. Eine Übersicht kompatibler Modelle findest du auf dieser Seite.
Welche Daten benötigt man, um ein eigenes LoRA zu trainieren?
Für das Training eines eigenen LoRA benötigst du ein Dataset von ungefähr 10-30 Bildern. Diese können verschiedenen Stils, Objekte oder beispielsweise das Gesicht einer Person (Selfies) darstellen. Im folgenden Beispiel wurde ein Dataset mit 50 Bildern des Pilatus verwendet, um ein spezifisches LoRA zu erstellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen:
Die Verwendung von LoRAs erweitert die Möglichkeiten der Bildgenerierung mit Stable Diffusion erheblich. Indem du spezielle Stile und Objekte hinzufügst, kannst du einzigartige und kreative Ergebnisse erzielen, die deine Projekte attraktiver und interessanter machen.Probiere es aus und entdecke die vielfältigen Möglichkeiten, die dir LoRAs bieten!