[Антон Мартынов] Тренировка LoRA-моделей в Leonardo.ai, Krea.ai и FreePik (2025)

Расширяем возможности нейросетей: использование LoRA.
Генеративные модели изображений обладают огромным потенциалом, но их возможности ограничены доступным датасетом. Как научить нейросеть создавать изображения, которых изначально не было в её обучении? Решением становится технология LoRA (Low-Rank Adaptation) — метод дообучения, позволяющий расширять базовую модель без необходимости её полного переобучения. С помощью LoRA можно обучить нейросеть на создании конкретных объектов, персонажей или художественных стилей, что делает её инструментом номер один для персонализированной генерации. В этом мастер-классе мы разберём, какие требования предъявляются к датасету для успешного обучения модели, а также рассмотрим, как работает LoRA в популярных генеративных платформах: Krea.ai, Freepik и Leonardo.ai. Вы узнаете, как создать и адаптировать модель под свои задачи, какие платформы предлагают оптимальные условия для тренировки, и какие ограничения стоит учитывать при работе с кастомизированными нейросетями.

Посмотрев этот класс, вы:

Поймёте, как работает LoRA и в чём её преимущества перед полным переобучением модели.
Узнаете, как правильно подготовить датасет для тренировки, чтобы избежать ошибок и искажений.
Освоите процесс загрузки и обучения модели на Krea.ai, Freepik и Leonardo.ai.
Разберётесь, в каких случаях стоит выбирать ту или иную платформу для генерации изображений.
Получите практические рекомендации по настройке и использованию LoRA в ваших проектах.

Видео: (0 часов 58 минут)

01.Трейлер класса
02.Ограничения нейросетей. LoRA как одно из решений
03.Требования к датасету
04.Реализация в Krea.ai
05.Реализация во Freepik
06.Реализация в Leonardo.ai