2 Model Trainer Sekarang Tersedia di WaveSpeedAI: Latih Wan atau Flux Anda Sendiri untuk LoRA

Kami dengan senang hati memperkenalkan Wan-Trainer dan Flux-Dev-LoRA-Trainer — 2 alat pelatihan yang dapat melatih model dengan dataset Anda sendiri.

Tentang Wan-Trainer

Wan adalah suite pemodelan generasi video open source yang dikembangkan oleh Alibaba yang mendukung berbagai tugas, termasuk Text-to-Video, Image-to-Video, Video Editing, Text-to-Image, dan Video-to-Audio.

Dengan Wan-Trainer yang disediakan oleh WaveSpeedAI, Anda dapat dengan mudah mengunggah dataset Anda sendiri dan dengan cepat menyesuaikan model Wan-LoRA Anda dalam operasi yang sederhana! Semua tugas yang didukung oleh Wan — dari Text-to-Video — dapat dilatih langsung di WaveSpeedAI.

Membuat Contoh Wan_3D_Pintr_Lora:

• Contoh Dataset Video: Video Dataset
• Praproses Dataset: Siapkan sekitar 10 klip video dengan fitur yang konsisten dan kompreslah ke dalam file ZIP.
• Durasi: Setiap klip video harus berdurasi sekitar 5 detik.
• Anotasi: Platform Wavespeed menyediakan fungsi penandaan otomatis.
• Parameter:
  • learning_rate: Tingkat di mana model belajar. Nilai yang lebih tinggi dapat mempercepat pelatihan tetapi berisiko overfitting.
  • trigger_phrase: Frasa spesifik yang mengaktifkan model untuk menghasilkan gambar.
  • number_of_steps: 1000
  • auto_scale_input: Jika diaktifkan (true), video input akan secara otomatis diskalakan ke 81 bingkai pada 16fps.

Contoh json:

{
  "learning_rate": 0.0002,
  "trigger_phrase": "3d",
  "number_of_steps": 1000,
  "auto_scale_input": true,
  "training_data_url": "https://d32s1zkpjdc4b1.cloudfront.net/media/8cb24be7c94d472cb7895e1499bd0ae7/archives/1746773122258761405_gMU3b9hp.zip",
  "model_id": "wavespeed-ai/wan-trainer"
}

Tentang Flux-Dev-LoRA-Trainer

Flux Dev adalah versi open source non-komersial dari model text-to-image yang dikembangkan oleh Black Forest Labs. Ini unggul dalam kualitas gambar, performa detail, dan reproduksi kata kunci. Dengan Flux-Dev-LoRA-Trainer yang disediakan oleh WaveSpeedAI, Anda dapat dengan mudah mengunggah dataset Anda sendiri dan menyesuaikan model Flux-Dev-LoRA Anda dalam operasi yang sederhana!

Membuat Contoh FLUX_Style_Lora:

• Contoh Dataset Gambar: Image Dataset
• Praproses Dataset: Tempatkan semua gambar pelatihan dengan gaya yang sama dalam satu folder.
• Resolusi: Gambar asli idealnya harus memiliki resolusi 1024×1024 atau lebih tinggi. Mereka dapat dikonversi ke 512×512 nanti jika diperlukan.
• Rasio Aspek: Saat melatih pada Flux.1, rasio aspek 1:1 dapat digunakan. Rasio aspek tambahan dapat ditambahkan untuk meningkatkan keragaman.
• Kejelasan: Gunakan gambar yang jelas dan berkualitas tinggi kapan pun memungkinkan.
• Keragaman: Sertakan variasi dalam sudut, kondisi pencahayaan, dan pakaian untuk meningkatkan kemampuan adaptasi model.
• Parameter:
  • trigger_word: Kata pemicu yang akan digunakan dalam keterangan. Jika diatur ke None, tidak ada kata pemicu yang akan digunakan. Jika keterangan tidak disediakan, kata pemicu akan menggantikan keterangan. Jika keterangan ada, kata pemicu diabaikan.
  • create_masks: Jika True, masker segmentasi diterapkan untuk memberat kehilangan pelatihan. Untuk subjek manusia, masker wajah diprioritaskan jika memungkinkan.
  • steps: Biasanya dihitung sebagai (jumlah gambar) × 100 (misalnya, 20 gambar → 2000 langkah).
  • is_style: Ketika True, mengonfigurasi pelatihan untuk transfer gaya. Ini menonaktifkan segmentasi dan captioning, menggunakan kata pemicu untuk menentukan gaya.
  • is_input_format_already_preprocessed: Menunjukkan apakah data input telah diproses sebelumnya. Default (False) mengasumsikan input mentah dengan nama file gambar/keterangan yang cocok (misalnya, photo.jpg dan photo.txt). Atur ke True untuk data yang telah diproses sebelumnya.
  • data_archive_format: Format arsip. Jika tidak ditentukan, disimpulkan dari URL.

Contoh json:

{
  "create_masks": false,
  "images_data_url": "https://d32s1zkpjdc4b1.cloudfront.net/media/8cb24be7c94d472cb7895e1499bd0ae7/archives/1747100030859337188_6Ddljsqo.zip",
  "is_input_format_already_preprocessed": true,
  "is_style": true,
  "steps": 2000,
  "trigger_word": "test",
  "model_id": "wavespeed-ai/flux-dev-lora-trainer"
}

Coba Wan-Trainer dan Flux-Dev-LoRA-Trainer Sekarang di WaveSpeedAI

Sesuaikan model AI Anda sendiri dengan Wan-Trainer dan Flux-Dev-LoRA-Trainer di WaveSpeedAI — tidak diperlukan setup yang rumit.

Baik itu Text-to-Video, Image-to-Video, atau bahkan Video Editing, Wan-Trainer memungkinkan Anda mengunggah data Anda sendiri dan menyesuaikan model Wan yang kuat untuk mencapai tujuan kreatif Anda.

Dengan Flux-Dev-LoRA-Trainer, Anda dapat dengan mudah menyesuaikan model Flux-Dev—terkenal karena kualitas gambar dan kesetiaannya terhadap prompt—dengan melatih LoRA Anda sendiri menggunakan gambar Anda sendiri.

Baik Anda membangun alur kerja video yang ekspresif atau pembuat gambar yang disesuaikan, WaveSpeedAI memberikan Anda kontrol penuh dan hasil yang cepat. Mulai menyesuaikan model Anda hari ini!