O Guia DEFINITIVO para Criar Uma Modelo IA do Zero

Como Criar um Modelo de Influenciador de IA?

Introdução ao Tema

• O vídeo aborda a criação de modelos de influenciadores de inteligência artificial, destacando as dificuldades que iniciantes enfrentam nesse mercado.

• É prometida uma aula completa para entender todos os passos necessários na criação desses modelos.

Resultados Iniciais

• A comparação entre resultados de iniciantes e profissionais é apresentada, enfatizando que iniciantes podem produzir trabalhos superficiais sem perceber.

• A necessidade de realismo no nicho "hot" é ressaltada, indicando que o guia servirá como passo a passo para alcançar resultados satisfatórios.

Definição e Monetização

• Um influenciador de IA é descrito como uma personalidade online composta por imagens e vídeos, similar a influenciadores humanos.

• Exemplos de monetização incluem parcerias com marcas conhecidas e comércio local, além da utilização de plataformas como Telegram para vendas.

Requisitos Técnicos

• Para utilizar IA na geração de imagens e vídeos, são necessários requisitos técnicos específicos.

• Duas opções são apresentadas: rodar IA localmente em um PC potente ou alugar GPUs na nuvem, sendo esta última uma solução mais acessível.

Funcionamento do Modelo

• O funcionamento básico envolve alimentar o modelo com bilhões de imagens e suas descrições para treinamento.

• O processo chamado "denoising" é explicado; ele remove ruídos da imagem inicial até gerar uma imagem final correspondente à descrição dada pelo usuário.

• A importância do prompt é discutida: quanto mais específico for o prompt, mais realista será a imagem gerada.

Escolha do Ambiente de Trabalho para IA

Modelos de API vs. Open Source

• A escolha do ambiente de trabalho é crucial, com duas opções principais: modelos de API e modelos open source.

• Modelos de API permitem enviar prompts para servidores (ex: Google), que processam as informações e retornam imagens, enquanto os modelos open source são executados localmente no hardware do usuário.

• Vantagens dos modelos de API incluem facilidade de uso, não requerem computadores potentes e oferecem acesso a modelos proprietários de alta qualidade.

• Os modelos open source proporcionam controle total sobre o processo sem custo por imagem, mas podem ter custos operacionais relacionados ao desgaste da máquina e energia elétrica.

• Desvantagens dos modelos de API incluem custo por imagem e menos controle sobre parâmetros; já os open source têm uma curva de aprendizagem acentuada e exigem configuração técnica.

Fornecedores Recomendados

• Fornecedores recomendados para modelos de API incluem FI e Wave Speed; vídeos explicativos estão disponíveis no canal sobre como utilizar essas APIs.

• Modelos de API são ideais para iniciantes, testes rápidos e utilização de modelos específicos que só existem via API.

Considerações Finais sobre Custos

• O investimento em hardware para rodar open source pode ser alto; um exemplo dado foi um PC montado por R$ 12.000, que pode não suportar todas as demandas necessárias.

• Em contraste, usar serviços na nuvem com APIs pode custar significativamente menos.

Introdução ao Confui

O Que é o Confui?

• Confui é um software que permite executar e controlar modelos open source, servindo como interface para criação digital.

• A interface do Confui pode parecer complexa para iniciantes; recomenda-se não tentar aprender tudo imediatamente.

Abordagem Inteligente para Aprendizado

• É aconselhável começar a mexer com workflows prontos em vez de criar novos do zero, facilitando o aprendizado através da prática.

• Utilizar workflows otimizados criados por usuários mais experientes ajuda a evitar frustrações iniciais.

Escolha dos Modelos Essenciais

Importância da Escolha do Modelo

• A escolha correta do modelo é fundamental para resultados finais satisfatórios; os modelos funcionam como bibliotecas visuais treinadas.

Principais Modelos Atuais

• Para geração fotorrealista, destacam-se o Stable Diffusion 1.5 e outras versões melhoradas como Quin Cring.

• Na geração de vídeo a partir de imagens (image to video), plataformas como Clingi e Acidence são mencionadas como interessantes opções.

Como Criar Modelos de IA Consistentes?

Introdução às Ferramentas de Geração de Imagens e Vídeos

• A plataforma permite que os usuários forneçam uma imagem da modelo e um prompt de movimento, gerando novas imagens automaticamente.

• Existe também a funcionalidade "vídeo para vídeo", onde é possível substituir a pessoa em um vídeo existente por uma modelo IA.

Desafio Central: Consistência na Geração de Rosto

• O desafio principal é alcançar um rosto consistente em modelos IA, algo que ainda gera dúvidas no mercado atual.

• A inconsistência nas imagens pode prejudicar a conversão; se as fotos não forem semelhantes, a credibilidade do modelo é comprometida.

Métodos para Garantir Consistência

1. Prompts Descritivos

• Utilizar prompts detalhados para gerar características faciais e idade, mas sem garantir idênticos resultados entre as imagens.

2. Modelos de Edição de Imagem

• Fornecer uma imagem de referência para criar variações em diferentes cenários; útil, mas não ideal para influenciadores.

3. Geração de Vídeos

• Criar pequenos vídeos a partir de uma única imagem; embora viável, não oferece resultados satisfatórios.

4. Face Swap

• Técnica que troca rostos em imagens existentes; muitas ferramentas são de baixa qualidade e seu uso não é recomendado devido à falta de consistência.

Solução Definitiva: Treinamento do Modelo Loura

• Para obter resultados profissionais e controle total sobre o modelo, recomenda-se treinar um próprio modelo loura.

• O treinamento loura permite gerar uma identidade consistente da modelo com base em várias imagens coletadas.

Importância do Modelo Base no Treinamento

• Escolher um modelo base adequado (exemplo: Flux), treinado com milhões de imagens, é crucial para manter a aparência da modelo.

• Os modelos base podem variar em tamanho (15 a 30 GB), dependendo da complexidade e quantidade das imagens utilizadas no treinamento.

Coleta e Configuração das Imagens

• É necessário coletar entre 20 a 50 imagens da modelo sob diferentes ângulos para o treinamento eficaz.

• O arquivo resultante do treinamento loura tende a ser menor (menos de 1 GB), facilitando o armazenamento e manuseio.

Treinamento Loura: Como Funciona?

Introdução ao Treinamento Loura

• O treinamento loura envolve associar imagens a uma palavra-chave única, que não deve existir no modelo original. Um exemplo dado é o nome "Elizabeth" com várias letras H.

• É possível usar o nome da sua modelo como palavra-chave para gerar imagens que puxam características específicas dela.

Processo de Geração de Imagens

• Ao criar um prompt, o sistema ignora outras modelos e foca nas características da sua modelo específica.

• A qualidade do treinamento depende das configurações do modelo base e das características solicitadas no prompt.

Importância da Qualidade das Imagens

• A qualidade das imagens utilizadas no treinamento é crucial; "lixo entra, lixo sai". Imagens de baixa qualidade podem comprometer os resultados finais.

• Se houver imagens inconsistentes ou de má qualidade (como iluminação ruim), isso afetará negativamente as gerações futuras.

Cuidados Legais e Éticos

• É proibido usar fotos reais de modelos sem autorização para treinar o loura. Isso pode resultar em processos legais por roubo de identidade.

• Criar uma imagem do zero é a abordagem correta; utilizar fotos alheias é considerado preguiçoso e antiético.

Dicas para um Bom Treinamento

• Para um bom resultado, recomenda-se gerar entre 20 a 50 imagens de alta qualidade com diferentes ângulos e expressões da modelo.

• Utilizar plataformas como Tensor Art facilita o processo, pois elas geram automaticamente prompts descritivos baseados nas imagens carregadas.

Dificuldades e Configurações no Treinamento de Modelos

Desafios do Manuseio de Máquinas Alugadas

• O manuseio de máquinas alugadas online é mais trabalhoso, exigindo um bom entendimento das configurações necessárias para um treinamento eficaz.

• A utilização da Tensor Art é recomendada inicialmente por oferecer qualidade superior e facilitar o processo de treinamento.

Importância das Configurações no Treinamento

• É crucial conhecer as configurações recomendadas para o treinamento, especialmente ao usar checkpoints como o modelo base Flux.

• Iniciantes frequentemente cometem erros ao não configurar corretamente os parâmetros durante o treinamento, resultando em resultados insatisfatórios.

Steps e Balanceamento nas Imagens

• Um "step" representa uma iteração em que a ferramenta analisa as imagens; é importante balancear a quantidade de passos com a quantidade de imagens disponíveis.

• Para um número elevado de imagens (ex: 300), menos passos são necessários. Para treinamentos ótimos, recomenda-se aumentar os passos conforme a quantidade de imagens aumenta.

Escolha do Checkpoint e Resultados Profissionais

Avaliação dos Checkpoints

• A habilidade de escolher o checkpoint correto distingue amadores de profissionais; entender quais checkpoints foram bem treinados é essencial para alcançar resultados desejados.

• No nível alfa VIP, existem checkpoints que garantem alta qualidade tanto para fotos normais quanto para conteúdo adulto.

Importância dos Prompts na Qualidade da Imagem

• Mesmo com um modelo bem treinado, prompts mal elaborados podem resultar em imagens ruins; prompts devem ser cuidadosamente construídos para maximizar a qualidade.

• Utilizar geradores automáticos de prompts pode simplificar esse processo e melhorar os resultados finais.

Criação e Edição de Imagens Adultas

Considerações sobre Conteúdo Adulto

• Modelos destinados à criação de conteúdo adulto devem ser treinados especificamente nesse tipo de imagem para garantir alta qualidade.

Técnicas Avançadas para Hiper Realismo

• Evitar perfeições exageradas da IA é fundamental; buscar uma estética mais amadora pode ser mais apropriado em certos contextos.

• O pós-processamento das imagens deve incluir ajustes como granulação e diminuição da iluminação para criar um efeito mais natural.

Dicas para Melhorar Imagens de Modelos

Utilização de Workflows para Tratamento de Pele

• É possível utilizar workflows que ajudam a melhorar a pele da modelo, especialmente se ela não tiver um treinamento adequado.

• Mesmo com um bom treinamento, nem sempre as imagens geradas serão perfeitas; é normal ter uma taxa de erro nas imagens produzidas.

Processo de Geração e Seleção de Imagens

• Ao gerar múltiplas imagens, é comum descartar aquelas que não estão boas (ex: mão torta ou olho torto).

• Para criar influenciadoras digitais, é necessário considerar o poder computacional disponível e decidir entre trabalhar localmente ou via API.

Preparação do Ambiente e Dados

• É importante escolher o checkpoint correto para o trabalho; alguns modelos são mais leves e adequados do que outros.

• A coleta de dados sintéticos requer várias imagens da modelo, incluindo rosto e corpo, mantendo características consistentes.

Treinamento e Geração das Imagens

• As imagens precisam ser legendadas antes do treinamento; algumas ferramentas como FI facilitam esse processo.

• Após treinar o modelo, utiliza-se prompts para gerar novas imagens baseadas no aprendizado anterior.

Refinamento das Imagens Geradas

• O refinamento das imagens pode ser feito utilizando softwares como Photoshop ou Lightroom para melhorar ainda mais a qualidade visual.