Хватит тратить часы на обучение LoRA! Используйте H3 RefMod вместо этого
Veteran AI
0:00 / 0:00
Хватит тратить часы на обучение LoRA! Используйте H3 RefMod вместо этого
20 796 просмотров · 2 нед. назад
Veteran AI
10,9 тыс. подписчиков
20 796 просмотров · 2 нед. назад
Устали тратить часы на обучение LoRA персонажей, только чтобы наблюдать, как лицо вашего актера начинает меняться, как только камера поворачивается? 🎬 А что, если бы вы могли зафиксировать структуру лица, волосы и одежду вашего персонажа на нескольких видео, используя всего 8 фотографий — без НУЛЕВОГО обучения?
Добро пожаловать в MiniMax H3 RefMod (Reference Model) в ComfyUI! Упаковывая многоракурсные кадры в многоразовый файл .refmod, вы можете создать личную цифровую библиотеку актеров, которая работает точно так же, как LoRA персонажа.
В этом видео мы создаем наборы данных персонажей с помощью Qwen Image 2.1, компилируем файлы .refmod и запускаем 10 стресс-тестов как для сцен с одним актером, так и для сцен с двумя персонажами!
🔥 Что вы освоите в этом уроке:
• 🧠 Концепция RefMod: почему многоракурсное эталонное моделирование превосходит эталонное моделирование с одним изображением без чрезмерного использования вычислительных ресурсов при обучении LoRA.
• 📸 Подготовка набора данных в Qwen 2.1: генерация сеток 2x2 для портретов крупным планом + поворотов в полный рост и масштабирование до 2K.
• ⚙️ Компиляция RefMods в ComfyUI: использование функции «Загрузить папку RefMod H3» и создание RefMod H3 (установка идентификатора и 10 240 токенов).
#runninghub #MiniMaxH3 #RefMod #ComfyUI #AIVideo #CharacterConsistency #NoTrainingLoRA #QwenImage21 #SingularityH3 #AIFilmmaking #GenerativeAI #RunningHub #AITutorial #DualCharacterAI #DigitalActors #VideoGeneration
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Ресурс
https://github.com/Luisacaotica/Comfy...
1: qwen_image_storyboard_2kupscale_character_data
https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/...
Преимущество для фанатов RunningHub: Зарегистрируйтесь и получите 1000 бесплатных вычислительных точек.
https://www.runninghub.ai/?utm_source...
Загрузка рабочего процесса и подсказок для инженеров:
https://github.com/amao2001/ganloss-l...
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------