Перейти к содержимому

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... ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------