Обучить LoRA: научить ИИ персонажу

See the feature

LoRA, это небольшой файл, обученный на персонаже, чтобы сохранять одно и то же лицо и тело в каждой последующей генерации. Открой Персонажи > Мои персонажи, выбери персонажа и нажми Обучение LoRA, или создай нового персонажа прямо с экрана обучения.

capture

1. Подготовь фотографии

Собери 10–15 реальных фотографий субъекта: разные ракурсы, выражения лица и пара образов, лицо хорошо видно, больше никого в кадре нет. Читай Подготовь датасет фотографий, чтобы узнать, как собрать качественный набор.

2. Задай триггерное слово и тип

Импортируй фотографии, затем проверь триггерное слово (слово, которое ты будешь вводить в промптах для вызова этого персонажа, по умолчанию берётся из имени) и тип (Женщина, Мужчина, Человек, Существо, Животное, Объект или Пользовательский). Тип привязывает обучение к нужной категории, что особенно важно для нечеловеческих персонажей.

3. Выбери Локально или Облако, затем запусти обучение

Выбери Локально (твой собственный GPU, около 30–60 минут, TendreEngine приостанавливается для освобождения VRAM) или Облако (работает на серверах tendre.AI за кредиты, около 15–20 минут, твой ПК остаётся свободным). Нажми Начать обучение и дай ему работать в фоне.

4. Используй результат

После завершения обучения LoRA будет доступна на вкладке генерации LoRA вместе с триггерным словом. Добавь его в промпт, и образ персонажа будет сохраняться в каждой сцене, образе и позе.

Для следующих шагов читай Согласованность персонажа и Дуэт персонажей, чтобы разместить двух обученных персонажей вместе.

Windows, облако или NVIDIA

Генерируй приватно. Уже сегодня вечером.

Скачай tendre.AI, активируй один раз и пользуйся всегда, полностью офлайн, на своём GPU.

Скачать для WindowsСкачать для Android (.apk)
Скачать для MacВерсия для Mac скоро!
OS Windows 10/11GPU NVIDIA 8ГБ+VRAM 12ГБ рекомендуетсяДиск 20ГБ

Нет видеокарты NVIDIA? Начни на 100% в облаке: 10 бесплатных изображений каждый день, потом по 1 кредиту за изображение. Карта NVIDIA (8ГБ+) открывает безлимитную локальную генерацию.