Как выглядит модельная стрижка у мужчин фото: Модельная мужская стрижка [виды, как стричь и 20 фото с идеями] — triksklad.ru

Содержание

Мужские модельные стрижки 2017: техника прически

В наше время достаточно много мужчин уделяют особое внимание своему внешнему виду. Они так же, как и женщины не против экспериментов со своей внешностью, все чаще выбирают себе популярные прически, чтобы привлечь к себе особое внимание и выглядеть на высшем уровне.

Модельные стрижки для мужчин имеют достаточно широкое разнообразие. Даже короткие стрижки под машинку, которые весьма распространены теперь не так сильно привлекают молодых людей. На сегодняшний день чаще всего встречаются мужские модельные прически на коротких или на длинных волосах, а также на основе средней длины.

Мужская модельная стрижка – это признак индивидуальности, поэтому и подход к ней особенный. Здесь необходимо учитывать тип волос и форму лица, а кроме этого необходимо регулярно ухаживать за прядями и сохранять привлекательный внешний вид.

Скрыть незначительные недостатки внешности помогут именно мужские модельные стрижки 2015 года. Многие мужчины, которые остановили свой выбор на этих прическах, отметили, что их жизнь изменилась в лучшую сторону, так как они стали более уверены в себе благодаря собственному внешнему виду.
Выбирая стрижку с удлиненными прядями, необходимо не забывать о правильном уходе. Обладателям редких волос лучше всего выбирать короткие прически. Не стоит при укладке использовать большое количество средств, чтобы не получить много склеенных прядей.

Очень часто в модных журналах встречаются экзотические мужские модельные стрижки, в которых присутствует мелирование, но это не означает, что в повседневной жизни стоит использовать такую экзотику. Можно просто остановить свой выбор на простоте и актуальности. Такая стрижка скрывает недостатки и подчеркивает все достоинства.

Виды модельных стрижек

[adsence]

Короткие модельные прически для мужчин в зависимости от особенностей лица могут подчеркнуть мужественность, а могут, совсем наоборот, придать элегантный вид.

Модельная стрижка под машинку может быть не менее разнообразной, чем стрижка на удлиненные волосы. Тщательный подход профессионала к оформлению прически придаст стрижке особую креативность и индивидуальность.

Как говорилось выше, сейчас можно встретить стрижки мужские модельные с различными рисунками и мелированием. Многие мужчины опасаются таких экспериментов над своей внешностью, хотя есть и их почитатели. Данные стрижки пользуются большой популярностью среди молодежи.

Благодаря этой прическе можно скрыть недостатки лица. Обладателям тонких и хрупких волос рекомендуется делать лечебные стрижки горячими ножницами, чтобы еще больше не повредить структуру волос.

Модельная стрижка подходит как деловым людям, так и мужчинам творческим. С такой стрижкой Вы будете выглядеть превосходно.

Подходит для прямых, вьющихся и густых волос.
С помощью увлажняющих средств можно выполнить любую укладку.
За счет удлиненной челки стрижка станет более креативная.
Отлично подойдет для прямых и тонких волос.

При укладке, челку можно зализывать назад, набок, делать взъерошенную фактуру или же сделать в стиле рок-н-ролла.

Технология выполнения

Технология выполнения мужской модельной стрижки может быть самой разнообразной. Естественно, в этом лучше всего разбираются настоящие профессионалы и специалисты своего дела. Существуют также способы выполнения модельных стрижек и в домашних условиях, но получившийся результат может не оправдать Ваших надежд и желаний. Мастер в этом деле за короткое время сможет придать Вашему образу индивидуальность, а волосам – красивый привлекательный вид.

Чтобы подстричь мужскую модельную стрижку, молодые люди часто обращаются к специалистам. Именно такая стрижка позволяет мужчине привлечь к себе внимание. Выбор прически заключается в изучении типа лица. Например, удлиненная стрижка подойдет далеко не всем мужчинам. Но при правильном выборе прически самооценка и жизнь изменяется в лучшую сторону.

Опытный парикмахер знает не только как правильно подстричь, но и подскажет, как правильно ухаживать за стрижкой, чтобы сохранить ее привлекательность.

Схема мужской модельной стрижки дает возможность для полета фантазии, ведь при ее создании можно использовать самые различные технологии – от стрижки под машинку до простого мелирования. И даже если Вы еще не определились с образом, настоящий профессионал придаст Вашим волосам роскошный вид.

Модельные мужские стрижки: фото, названия, технология выполнения

Мой секрет
👩 Причёски
Какие мужские стрижки считаются модельными — Топ 8 вариантов

Что такое модельная стрижка?
Самые популярные виды
- Классическая «Канадка»
- Британка
- Фэйд
- Попубокс
- Помпадур
- Андеркат
- Боб
- В стиле гранж
Особенности выбора модельной стрижки
- Стиль в одежде и образ жизни
- Форма лица
Как стричь?

Современные мужчины следят за собственной внешностью не меньше женщин. У них даже появилось свое пространство в индустрии красоты — барбершопы, куда девушкам, если они не мастера парикмахерского искусства, вход воспрещен.

ПомпадурПолубокс

Сегодня представители сильного пола выбирают не просто короткие мужские стрижки, они отдают предпочтение необычным модельным вариантам. О том, что такое модельная стрижка и какие есть виды, расскажем далее.

Что такое модельная стрижка?

ПомпадурМодельная стрижка с рисунком

Мужская модельная стрижка — это прическа, которую мастер выполняет посредством машинки и ножниц. Именно использование этих основных инструментов для парикмахеров и характеризует данную стрижку. А вот варианты, которые выполняют исключительно с помощью триммера, к модельным не относят. Это простые короткие стрижки машинкой.

Модельные стрижки бывают разными. Они отличаются длиной локонов на макушке и висках, наличием или отсутствием челки. Также такие прически дают возможность экспериментировать с укладкой, поскольку длина прядей от 2 см, что позволяет зачесывать их налево, направо, назад.

Самые популярные виды

Приходя с стилисту-парикмахеру, важно четко определить задачу для него, поскольку простого запроса «модельная стрижка» недостаточно. Существует множество видов, которые относятся к этой категории причесок, поэтому нужно уточнение. Есть классические варианты, укороченные и для длинных волос.

Классическая «Канадка»

Первый и самый популярный вариант классической модельной стрижки для мужчин — «канадка». Ее отличительные черты — удлиненная макушка и зона челки, а также аккуратно стриженные виски с удлинением кверху. Их, как правило, не сбривают, а лишь подстригают, чтобы создать интеллигентный образ.

Укладка зависит от предпочтений клиента. Так как длина средняя есть возможность уложить челку на бок или назад.

К преимуществам классической модельной стрижки относят ее универсальность, так как она подходит представителям сильного пола не зависимо от формы головы и лица.

Британка

Второй пример мужской модельной стрижки для средних волос — «Британка». Данный вариант схож с первым, за исключением двух особенностей: виски более короткие, а челка длиннее (составляет, примерно, 3-4 см).

«Британка» — это также универсальная прическа. Она одинаково стильно смотрится на волнистых и прямых волосах. Подходит взрослым мужчинам, юношам, детям.

К минусам можно отнести необходимость использовать средства сильной фиксации, иначе челка будет постоянно лезть в глаза. А в таком виде прическа не сочетается со спортивной одеждой. Именно поэтому «британку», как и «канадку», часто называют идеальным вариантом для офисного сотрудника, банкира, предпринимателя. Она приет образу статусность и серьезность.

Фэйд

Одна из самых популярных мужских стрижек на данный момент — это «фэйд». Такую модельную прическу некоторые парикмахеры по старинке называют «Полька», хотя между ними есть различия. К примеру, «Фейд» укладывают по-разному, а вот «Полька» преимущественно с боковым пробором.

Фэйд — это красивая стрижка, которая придает мужчине не только статусность, но и рост, поскольку укладка высокая. Подходит тем, кто привык ежедневно выглядеть с иголочки и ловить на себе восторженные взгляды противоположного пола.

Попубокс

Мужчинам, которые привыкли экспериментировать со стилем в одежде, рекомендуется избегать классических стрижек, как «Канадка», «Британка» и «Фэйд», чтобы не ограничивать себя при выборе одежды.

Максимально универсальная модельная мужская стрижка, подходящая к любому стилю в одежде — это «полубокс». Характеризуется средней длиной челки и макушки, короткими висками и затылочной зоной.

Укладка, как правило, не требуется или предполагает нанесение небольшого количества фиксирующего средства на волосы.

Обзор лучших мужских средств для укладки волос ЗДЕСЬ.

Помпадур

Одна из самых популярных модельных мужских стрижек — «помпадур». Прическа характеризуется объемной приподнятой челкой и аккуратно укороченными висками. Подходит мужчинам с прямоугольной, треугольной, трапециевидной формой лица.

Андеркат

Молодежная мужская модельная стрижка — андеркат. Для нее характерна средняя длина и выбритые виски. Верхняя часть волос должна быть достаточно длинной, чтобы можно было легко собрать их в хвост или пучок. Подходит тем, кто готов раз в 2 недели подстригать виски, поскольку, как только волосы в данной зоне отрастают, прическа приобретает неопрятный вид.

Боб

Если волосы густые, стоит обратить внимание на удлиненную модельную стрижку, к примеру, боб. В этом случае затылочная часть каскадная, а макушка и височно-боковые части — удлиненные.

Боб-каре в мужском исполнении несколько отличается от женского. Нет укороченной макушки, создающей дополнительный объем.

В стиле гранж

Модельная стрижка в стиле гранж подходит мужчинам творческих профессий. Он характеризуется средней длиной и лохматостью. Чтобы создать такой эффект мастер филирует макушку. Виски обычно укороченные.

Особенности выбора модельной стрижки

Модельных стрижек существует немало, поэтому чтобы выбрать подходящий для себя вариант важно обратить внимание на ряд вещей. К примеру, какая одежда преобладает в гардеробе, как принято выглядеть на работе. Также стоит принимать во внимание собственную форму лица, поскольку есть ряд особенностей, не сочетающихся с теми или иными вариантами укладки.

Стиль в одежде и образ жизни

Мужчина, который привык носить выглаженные рубашки и брюки со стрелочками не сочетается с модельной стрижкой в стиле гранж. Ему нужна такая же идеальная укладка, как и его наряд. Подойдет фэйд, канадка, британка.

Для тех, кто отдает предпочтение расслабленному стилю в одежде есть модельные стрижки с выбритыми висками и удлиненной челкой. Они допускают различные варианты укладки, поэтому можно экспериментировать с образом.

Если спорт занимает непоследнее место в жизни, короткая модельная стрижка — то, что нужно. Полубокс, бокс, тенниска — варианты, которые считаются удобными для спортсменов, поскольку позволяют комфортно тренироваться. А при необходимости надеть костюм мужчина не выглядит, как охранник или военный, которые вместо модельных причесок выбирают короткие стрижки машинкой.

Форма лица

Мужчинам, как и женщинам, при выборе стрижки важно учитывать собственную форму лица, ведь с помощью волос можно скрыть ряд недостатков и подчеркнуть достоинства.

Модельные стрижки с акцентом на зону челки и укладкой наверх — идеальное решение для мужчин с круглой и трапециевидной формой лица.

Если мужчина обладает выделяющимися скулами, стоит выбрать модельную стрижку с выбритыми висками. Это позволит создать дополнительный акцент на красивой форме лица.

Мужчинам, у которых круглая форма и явно выделяются щеки, стоит обратить внимание на боб или каре. Челка поможет скрыть часть лица и визуально вытянуть его.

Как стричь?

Модельная стрижка машинкой и ножницами выполняется по стандартной технологии. Отличие в насадках и длине на макушке позволяет создавать различные эффекты. Итак, чтобы стричь модельную стрижку «канадка» или «британка», следуйте схеме пошагово:

Модельная стрижка выполняется машинкой на сухие волосы;
Простригите насадками 3, 2,1 височно-боковые зоны и затылок;
Затем намочите волосы и двигаясь от челки к макушке (в начале оттяжка 90 градусов, затем 45) укоротите длину;
Соедините височно-боковую зону и макушку плавными движениями ножниц;
Доработайте стрижку филировочными ножницами;
Вымойте голову, чтобы не оставалось мелких волос;
Выполните укладку феном и расческой;
Затем нанесите фиксирующее средство.

Модельная стрижка: видео

4741

15-12-2020

Команда Mysekret

Undercut -with -Layers — Google Suce

AllebilderVideosshoppingMapsNewsbücher

Sucoptionen

Bilder

Alle Anzeigen

Alle anzeigen

All Anzeigen

Alle Anzeigen

A Symmetrical и MONECUTERINTERSTERESTEREST 3

A Symmetrical и MONECUTER. Beauty

#2: Короткая стрижка с мелированием Не всем нравится короткая стрижка, но это очень практичная вещь. Если вы хотите оживить свой короткий образ, …

Как сделать андеркат слоями — TheSalonGuy — YouTube

www.youtube.com › смотреть

20.12.2019 · Если андеркат не наложен должным образом, он может запретить ряд вариантов укладки и может сделать …
Dauer: 8:19
Прислан: 20.12.2019

Ähnliche Fragen

Что такое смешанный подрез?

Кто может сделать подрез?

Является ли подрез непрофессиональным?

Учебное пособие по стрижке средней длины с андеркатом — MATT BECK VLOG 26

www.youtube.com › смотреть

01.04.2016 · Нажмите здесь, чтобы стать частью СЕМЬИ FSE! ▻ https://www.youtube.com/channel/UCeas.
Dauer: 10:21
Прислан: 01.04.2016

21 лучшая многослойная стрижка с выбритым лбом для мужчин · 2. Многослойная стрижка «Помпадур» · 3. Многослойная стрижка «Помпадур» с колючими волосами · 4.

50 стильных способов носить современную стрижку «каре» в 2023 году

www.hadviser.com › Короткие

24. Короткий многослойный боб с челкой. Ищете прическу с сиянием и объемом? Тогда эта многослойная стрижка — то, что вам нужно! Короткий грязный блонд …

LA Hair Trend Параллельный андеркат Техника для густых волос — Refinery29

www.refinery29.com › Refinery29 › Красота

24.08.2017 · Убираем объем. Добавьте невидимые слои. Существует бесчисленное множество способов сделать прическу, которую легко укладывать и придать ей естественный объем, но они …

Многослойная подрезка — Behindthechair.com

backthechair.com › How-Tos

12.02.2018 · Известный своими современными остроугольными стрижками, Роб демонстрирует, как сделать идеальную мужскую многослойную подрезку на своей модели.

Слои с выбритым затылком, 15 невероятно роскошных причесок для длинных волос

www. totalbeauty.com › лучшие стрижки для длинных волос › страница 4

Лучшие прически для длинных волос: слои с выбритым затылком. Если у вас густые волосы, слои, выстриженные снизу, позволят вашим волосам двигаться более естественно, раскачивая.

Лучшие стрижки и прически, которые стоит попробовать в 2021 году: Мягкая стрижка со слоями

www.itakeyou.co.uk › idea › лучшие стрижки-прически…

Мягкая стрижка со слоями. Позвольте нам заглянуть в мир идеальных стрижек и причесок на 2021 год. Если у вас стильная прическа или вы чувствуете себя падшей …

Ähnlichesuchanfragen

Андеркат со слоями для мужчин

Многослойный андеркат для женщин

Андеркат для густых слоев волосы

Длинный андеркат, женский

Андеркат, слои, длинные волосы

Андеркат, средняя прическа, женский

Многослойный андеркат, женский боб

Андеркат, женский

Руководство по тонкой настройке Stable Diffusion с вашими собственными изображениями

Вы когда-нибудь мечтали, чтобы у вас была возможность? попробовать новую прическу, прежде чем окончательно решиться на нее? Как насчет исполнения детской мечты стать супергероем? Может быть, у вас есть собственный цифровой Funko Pop в качестве изображения профиля? Все это возможно с DreamBooth , новый инструмент, разработанный исследователями Google, который выводит недавний прогресс в синтезе изображений с текстовым условием на новый уровень.

В предыдущем посте мы обсудили модели преобразования текста в изображение и то огромное влияние, которое такие модели, как DALL·E и Stable Diffusion, оказывают на сообщество машинного обучения.

Теперь, в этом сообщении блога, мы проведем вас через внедрение DreamBooth, чтобы вы могли создавать изображения, подобные тем, которые вы видите ниже. Для этого мы внедрим себя в словарь предварительно обученной модели стабильной диффузии. Имейте в виду, создание изображений себя (или своих друзей) вызывает сильное привыкание. Не говорите, что мы вас не предупреждали!

Кроме того, если вы знаете часть нашей команды, вы можете узнать некоторые лица на следующих изображениях. 👀

Мотивация DreamBooth

Не стесняйтесь пропустить этот раздел, если вы не особенно интересуетесь теорией, лежащей в основе подхода, и предпочитаете сразу погрузиться в реализацию.

Первый шаг к созданию собственных образов с помощью DreamBooth — научить модель тому, как мы выглядим . Для этого мы будем следовать специальной процедуре имплантации самостоятельно в выходное пространство уже обученной модели синтеза изображений.

Вам может быть интересно, почему мы должны следовать такой специальной процедуре. В конце концов, эти модели синтеза изображений нового поколения обладают беспрецедентной выразительной силой. Разве мы не можем просто передать модели чрезвычайно подробное описание человека и покончить с этим? Короткий ответ: нет. Этим моделям все еще очень сложно реконструировать ключевые визуальные признаки, характеризующие конкретного человека. Вместо этого модель должна узнать, как мы выглядим, до мельчайших деталей, чтобы впоследствии воспроизвести нас в самых вымышленных сценариях.

Для этого мы настроим эту модель с набором изображений, привязав их к уникальному идентификатору, который ссылается на нас.

Но подождите… Сколько нам понадобится этих изображений? Модели глубокого обучения обычно требуют больших объемов данных для получения значимых результатов (тем более для этих моделей синтеза больших изображений). Означает ли это, что нам нужны тысячи собственных фотографий, чтобы модель воспроизвела нас точно?

К счастью, нет. Техника, которую мы собираемся показать вам, достигает результатов, подобных тем, которые вы видели выше, с не более чем 9 баллами.0117 десятков изображений твоего лица. Тем не менее, эти изображения должны демонстрировать некоторые различия с точки зрения различных перспектив вашего лица (например, спереди, в профиль, промежуточных углов), выражений лица (например, нейтральное, улыбающееся, хмурое) и фона. Вот примеры трех жертв, которые мы выбрали для этой записи в блоге: Fernando , Giuls и Luna (слева направо).

После того, как вы собрали эти изображения, следующий шаг — пометить их текстовым приглашением. Следуя инструкциям в документе DreamBooth, мы будем использовать подсказку 9.0155 A [имя токена] [существительное класса] , где [имя токена] — идентификатор, который будет ссылаться на нас, а [существительное класса] — уже существующий класс в словаре модели, описывающий нас на высоком уровне. Например, для Фернандо Бернуи (соавтора и одной из жертв нашего эксперимента ) возможной подсказкой будет Фбернуи мужчина . Другие примеры классовых существительных включают женщина , ребенок , подросток , собака или солнцезащитные очки . Да, этот подход работает и с животными, и с другими объектами!

Мотивация связывания нашего уникального идентификатора с существительным класса во время обучения состоит в том, чтобы использовать сильное визуальное представление модели о классе субъекта. Другими словами, модели будет намного легче узнать, как мы выглядим, если мы скажем ей, что мы человек , а не холодильник . Авторы DreamBooth обнаружили, что включение существительного соответствующего класса в тренировочные подсказки снижает скорость обучения и повышает визуальную точность воспроизводимых особенностей субъекта.

Тем не менее, есть еще две проблемы, которые мы должны решить, прежде чем мы сможем точно настроить модель:

Первая — это переоснащение : эти чрезвычайно большие генеративные модели неизбежно будут переобучать такой небольшой набор изображений, независимо от того, насколько разнообразным он может быть. Это означает, что модель научится воспроизводить объект с высокой точностью, но в основном в позах и контекстах, присутствующих на обучающих изображениях.

Потеря априорного сохранения действует как регуляризатор, который устраняет переоснащение, допуская изменчивость позы и разнообразие внешнего вида в заданном контексте. Изображение и подпись из статьи DreamBooth.

Во-вторых, языковой дрейф: поскольку обучающие подсказки содержат существующее существительное класса, модель забывает, как генерировать разные экземпляры рассматриваемого класса. Вместо этого при запросе [существительное класса] модель возвращает изображения, напоминающие объект, для которого она была настроена. По сути, он заменяет визуальный априор, который у него был для класса, конкретным предметом, который мы ввели в его выходное пространство. И хотя Фернандо красивый мужчина, не все мужчины похожи на него!

Языковой дрейф. Без потери априорного сохранения точно настроенная модель не может генерировать собак, отличных от точно настроенной. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Чтобы решить обе проблемы, авторы DreamBooth предлагают потерю предварительного сохранения для конкретного класса. Проще говоря, идея состоит в том, чтобы контролировать процесс тонкой настройки с помощью собственных сгенерированных моделью образцов существительного класса. На практике это означает, что модель одновременно соответствует нашим изображениям и изображениям, взятым из визуального априора не точно настроенного класса. Эти предварительно сохраненные изображения выбираются и помечаются с помощью подсказки [класс существительное]. Это помогает модели запомнить, как выглядит универсальный член предметного класса. Авторы рекомендуют выборку из 200×N200 \×N200×N [существительное класса] изображений, где NNN обозначает количество изображений субъекта.

Метод обучения. Изображения субъекта подгоняются вместе с изображениями из класса субъекта, которые сначала создаются с использованием той же модели стабильной диффузии. Компонент суперразрешения модели (который повышает разрешение выходных изображений с 64 x 64 до 1024 x 1024) также точно настроен, используя исключительно изображения объекта. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Теперь, когда мы рассмотрели все важные части теории, осталось только настроить модель синтеза изображений. Давай сделаем это!

Тонкая настройка стабильной диффузии с вашими фотографиями

Перед точной настройкой нашей модели необходимы три важных элемента: оборудование , фотографии и предварительно обученная модель стабильной диффузии .

Первоначальная реализация требует большого количества ресурсов графического процессора для обучения, что затрудняет воспроизведение обычным практикам машинного обучения. Однако сообщество в раздоре разработало неофициальную реализацию, которая требует меньше вычислительных ресурсов. Если у вас есть доступ к машине с графическим процессором видеопамяти не менее 16 ГБ, вы можете легко обучить свою модель, следуя инструкциям обучающего примера DreamBooth от Hugging Face. Если вы этого не сделаете, мы вас прикроем! В этом посте мы покажем вам, как обучать и выполнять логические выводы в бесплатном Google Colab. Да, вы правильно прочитали, бесплатный уровень Google Colab!

Обратите внимание, что используемая записная книжка может быть устаревшей из-за быстрого развития используемых библиотек, но она была протестирована и подтвердила свою работоспособность. Январь 2022 .

Второй элемент — фотографии субъекта. В этом уроке мы будем использовать фотографии членов TryoGang и одного из наших питомцев. В любом случае, есть некоторые правила, которым мы должны следовать, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Как упоминалось в разделе мотивации, Стабильная диффузия имеет тенденцию превосходить тренировочные изображения. Чтобы этого не произошло, убедитесь, что обучающая подгруппа содержит субъект в разных позах и местах. Несмотря на то, что в оригинальной статье рекомендуется использовать от 4 до 6 изображений, сообщество Discord обнаружило, что использование От 10 до 12 изображений дает лучшие результаты. Как правило, мы будем использовать 2 изображения, которые включают туловище и 10 лиц, с разным фоном, стилями, выражениями, смотрящими и не смотрящими в камеру и т. д.

Если вы смотрите на камеру и улыбаться на каждой фотографии, не ожидайте, что модель создаст впечатление, что вы смотрите в сторону или с нейтральным лицом, поэтому избегайте использования только селфи!

Кроме того, убедитесь, что тренировочные изображения обрезаны до квадратного соотношения, так как Stable Diffusion уменьшает их до 64 x 64, чтобы использовать их для обучения.

И последнее, но не менее важное: нам потребуются веса предварительно обученной модели Stable Diffusion. Их можно загрузить с сайта Hugging Face, для чего нам потребуется создать учетную запись, прочитать карточку модели и принять условия. Не загружайте модель вручную, потому что обучающий скрипт сделает это автоматически.

Теперь, когда мы все настроили, давайте настроим модель!

Обучение

Мы будем использовать эту реализацию, которая включает блокнот, готовый к использованию в Google Colab. Вы можете открыть блокнот, нажав на эту ссылку.

Перед запуском давайте изменим его для нашего варианта использования (мы будем использовать Фернандо в качестве субъекта для иллюстрации инструкций). Нам нужно определить четыре параметра для процесса обучения:

ИМЯ ТОКЕНА: соответствует уникальному идентификатору, который будет ссылаться на предмет, который мы хотим добавить. Это имя должно быть уникальным, чтобы нам не пришлось конкурировать с существующим представлением. Здесь мы можем использовать простой первый инициал + фамилия имя токена, например fbernuy .
ИМЯ КЛАССА: Это имя класса, которое мы представили в разделе мотивации. В исходной статье DreamBooth рекомендуется использовать общие классы, такие как мужчина, женщина или ребенок (если субъект — человек) или кошка или собака (если субъект — домашнее животное). Однако сообщество Discord, реализующее подход Stable Diffusion, обнаружило, что использование знаменитостей, похожих на объект, дает лучшие результаты. В нашем случае мы использовали Джорджа Клуни, когда речь идет о мужчине, и Дженнифер Энистон, когда речь идет о женщине. Мы по-прежнему использовали класс «кошка» для Луны, так как не могли придумать подходящего известного кота, кроме Гарфилда.
КОЛИЧЕСТВО РЕГУЛИРУЕМЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ: Как уже упоминалось в разделе мотивации, нам нужна потеря априорного сохранения для конкретного класса, чтобы предотвратить проблемы с переоснащением и дрейфом языка. Мы следовали первоначальной рекомендации авторов по использованию 200 изображений на обучающее изображение. Помните, что использование большего количества изображений регуляризации может привести к лучшим результатам.
ИТЕРАЦИИ ОБУЧЕНИЯ: Этот параметр определяет количество итераций, которые модель будет выполнять в процессе тонкой настройки. Если это число слишком низкое, модель будет не соответствовать изображениям субъекта и не сможет точно воспроизвести их во время логического вывода. Если он слишком высок, вместо этого модель будет переобучать, что сделает невозможным воспроизведение субъекта с выражениями, позами или контекстами, отличными от тех, что есть в обучающем подмножестве. Эмпирическое правило, которое показало хорошие результаты в наших экспериментах, заключается в использовании от 100 до 200 итераций на тренировочное изображение. Поскольку у нас есть 12 изображений Фернандо, давайте используем 2400 итераций.

Теперь давайте изменим блокнот с этими параметрами следующим образом:

Теперь мы готовы запустить блокнот и настроить нашу модель. Первые несколько ячеек установят необходимые зависимости. После этого нам будет предложено войти в HuggingFace, используя наш токен доступа.

Затем нас попросят загрузить фотографии субъекта. Здесь можно использовать кнопку Choose Files и выбрать изображения с нашего компьютера или загрузить их непосредственно в каталог субъекта внутри data в экземпляре Colab. В следующей ячейке происходит волшебство. Наконец-то мы добрались до тонкой настройки модели! Скрипт загрузит веса предварительно обученной модели, сгенерирует изображения регуляризации, а затем выполнит указанное количество итераций обучения. Весь процесс должен занять около полутора часов, так что наберитесь терпения. Не забывайте следить за блокнотом!

После завершения обучения нам будет предложено преобразовать модель в файл ckpt . Это настоятельно рекомендуется, так как это требование для чрезвычайно полезного веб-интерфейса, который мы представим далее в этом сообщении в блоге. Как только мы сохранили ckpt в экземпляре ноутбука, мы загрузим его на наш локальный компьютер или сохраним в папку на нашем диске.

Мы можем протестировать нашу доработанную модель, запустив ячейки под разделом «Вывод» блокнота. Первая ячейка загружает модель, которую мы только что обучили, и создает новый конвейер Stable Diffusion, из которого берутся образцы изображений. Мы можем установить начальное значение для управления случайными эффектами во второй ячейке. И вот, момент, которого вы ждали с тех пор, как начали читать этот пост в блоге: создание наших пользовательских изображений!

Ячейка с названием «Выполнить для создания изображений» управляет процессом создания изображений. Всего есть 7 параметров, которые мы можем изменить, чтобы настроить наше изображение:

приглашение : текстовое приглашение, которое будет управлять созданием изображения. Здесь мы должны включить имя токена, которое ссылается на нашу тему.
отрицательная подсказка : служит для указания того, что мы не хотим видеть на изображении. Например, если мы хотим создать изображение с облачным небом, мы вводим 9.0155 ясное небо как отрицательная подсказка.
num_samples : количество изображений, которые модель будет генерировать в одном пакете.
guide_scale : также известный как CFG Scale, представляет собой число с плавающей запятой, которое определяет, насколько важным является текстовое приглашение ввода. Более низкие значения этого параметра позволят модели иметь больше художественных вольностей при создании изображений.
num_inference_steps : количество шагов шумоподавления, которые будет выполнять модель. Большее количество шагов обычно приводит к более подробным изображениям за счет увеличения времени вывода. Однако будьте осторожны с этим параметром, так как слишком большое количество шагов может привести к визуальным артефактам на изображениях.
height : высота сгенерированного изображения в пикселях.
ширина : ширина сгенерированного изображения в пикселях.

Не существует волшебной формулы для создания идеального изображения, поэтому вам, вероятно, придется некоторое время поэкспериментировать с этими параметрами, прежде чем вы добьетесь желаемого результата. Если у вас возникли проблемы с созданием крутых изображений, не расстраивайтесь! По словам Джо Пенны (одного из менеджеров канала Stable Diffusion Discord), некоторые из наиболее распространенных проблем имеют довольно простые решения.

Если они не похожи на объект: Проверьте правильность подсказки и соответствуют ли изображения советам, которые мы давали ранее. Попробуйте включить в приглашение имя класса и имя токена (например, фото TOKEN_NAME georgeclooney ). Нам также может потребоваться обучение для большего количества итераций.
Если они слишком похожи на тренировочные изображения: возможно, мы слишком долго тренировались, использовали слишком мало изображений или наши изображения могут быть слишком похожими. Мы модифицируем приглашение, включив в его конец имя токена, например: Изысканная портретная фотография среднего формата 85 мм TOKEN_NAME с классической прической .
Если использование сложной подсказки не дает желаемых результатов: возможно, мы провели слишком мало итераций обучения. Мы можем попробовать повторить имя токена в подсказке, например: TOKEN_NAME на портретной фотографии, TOKEN_NAME на фотографии среднего формата 85 мм TOKEN_NAME .

Хотя ноутбук чрезвычайно удобен для обучения модели, он далеко не лучшая платформа для создания изображений. В следующем разделе мы представим невероятно мощный инструмент для дальнейшего улучшения процесса создания изображений.

На практике: создание классных изображений

Создание великолепных изображений требует практики и терпения. Однако этот процесс можно облегчить, используя правильные инструменты. Тот, который мы собираемся показать вам, действительно сногсшибателен; он настолько универсален, что мы не можем рекомендовать его достаточно! Это WebUI, который делает весь процесс более интерактивным и увлекательным.

Чтобы использовать его, мы должны запустить веб-сервер и следовать инструкциям по установке, доступным для Linux, Windows или Apple Silicon. В качестве альтернативы мы можем запустить сервер на другом Colab, используя эту ссылку. Помните, что при создании изображений время летит незаметно, а уровень бесплатного пользования Colab ограничен!

После установки мы скопируем файл нашей модели ckpt в папку веб-сервера, stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion , а затем запустим скрипт веб-сервера ( webui. sh или webui.bat ). Это дает нам адрес и порт пользовательского интерфейса, чтобы мы могли открыть его с помощью нашего любимого браузера.

Инструмент WebUI для стабильной диффузии от AUTOMATIC1111

Пользовательский интерфейс имеет множество различных функций. Мы настоятельно рекомендуем изучить вики проекта. Разработка Stable Diffusion и этого пользовательского интерфейса идет быстро, поэтому имейте в виду, что это может измениться!

Первое, что нам нужно сделать, это выбрать нашу доработанную модель Stable Diffusion. В верхней части страницы WebUI мы найдем раскрывающееся меню со всеми доступными файлами ckpt . Если вы не видите своего в списке, убедитесь, что вы скопировали файл ckpt в правильный каталог.

В этом уроке мы сосредоточимся на объяснении трех основных функций пользовательского интерфейса: преобразования текста в изображение, изображения в изображение и рисования.

Текст в изображение (txt2img)

Текст в изображение — самый простой способ использования нашей модели: напишите приглашение, установите некоторые параметры и вуаля! Модель генерирует изображение, соответствующее подсказке по выбранным параметрам.

На первый взгляд это может показаться простым. Однако нам, возможно, придется попробовать несколько комбинаций параметров, прежде чем попасть в точку. Основываясь на нашем опыте, мы рекомендуем выполнить следующие шаги для создания самых крутых изображений:

Выберите стиль на lexica.art и добавьте свою тему в подсказку. Например, давайте посмотрим, как бы выглядел Фернандо с новой прической: фбернуй. эпическая стрижка. прическа фотография .
Используйте случайное начальное число, пока не получите что-то похожее на то, что вы задумали. Это может выглядеть не совсем так, как объект, но мы можем исправить это позже.
Скопируйте начальное значение из описания изображения и используйте его для создания такого же изображения с другими параметрами. Лучший способ сделать это — использовать сценарий X/Y plot : выберите список шагов ( 10, 15, 20, 30 ) и список шкал CFG ( 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4,0 ). Инструмент построит матрицу с одним изображением для каждого шага ввода и комбинации масштаба. Мы также можем использовать другие параметры в качестве переменных X и Y .
Затем выберите тот, который вам нравится больше всего, скопируйте соответствующие значения параметров и удалите сценарий, чтобы сгенерировать только выбранное изображение. Если вам не нравится ни одно из изображений, попробуйте с другими параметрами, другим начальным числом или другой подсказкой!

Выбранное случайное изображение

Исследование параметров

Окончательный результат

Изображение в изображение (img2img)

Второй вариант — создать новое изображение на основе существующего изображения и подсказки . Модель изменит все изображение, поэтому мы можем применить новые стили или сделать небольшую ретушь.

Начнем с подсказки txt2img: очень-очень замысловатое фотореалистичное фото фанко-попа фбернуй, детальное студийное освещение, отмеченные наградами четкие детали . Следуя стратегии, описанной выше, мы используем txt2img и генерируем несомненно классно выглядящий Funko Pop. Тем не менее, мы хотели бы улучшить бороду, чтобы она была ближе к нашему объекту, и осветлить цвет носа.

Для этого мы нажмем кнопку Отправить в img2img и вручную нарисуем желаемый стиль бороды и носа, используя инструмент, похожий на MS Paint, в веб-интерфейсе (в центре). Мы можем уменьшить параметр силы шумоподавления, чтобы получить результат, максимально похожий на исходный, и поэкспериментировать с остальными обычными параметрами, пока не получим желаемый результат (справа).

txt2img сгенерированное изображение

простые модификации изображения

img2img результат

Следуя той же стратегии img2img, мы немного улучшили цвета меха Луны на этой эпической картинке и добавили несколько линий улыбки в аниме-версию Джулса.

txt2img сгенерированные изображения

img2img улучшенное изображение

Inpainting

Третий вариант позволяет нам указать область изображения для заполнения нашей моделью , сохраняя остальную часть изображения нетронутой (в отличие от метода img2img , который изменяет все входное изображение). Это может быть полезно для замены лица на существующей фотографии (если объект — человек) или для создания изображения объекта в другом сценарии или условиях освещения с сохранением фона и контекста. Имейте в виду, что использование этого метода немного сложнее, поскольку нужно исследовать больше параметров.

Например, давайте сгенерируем изображение Фернандо в образе Железного человека. Так как у доспехов много важных деталей, мы будем использовать оригинальное изображение с постера фильма в качестве источника и поменяем лицо Железного человека с помощью инструмента Inpainting .

Первое, что мы сделаем, это выберем инструмент Inpainting на вкладке img2img . После загрузки нашего эталонного изображения мы выделим область вокруг головы с помощью инструмента «Кисть» и введем фотографию fbernuy 9.0156 в качестве подсказки, так как мы не хотим, чтобы модель заполняла эту область чем-либо еще, кроме лица Фернандо.

   Перед созданием изображения давайте взглянем на наиболее важные параметры, добавленные в inpaint.
  Маскированное содержимое  : определяет, чем заполнить маскируемую область. Мы можем выбрать  исходное  (по умолчанию), если исходное содержимое похоже на то, чего мы хотим достичь, поэкспериментировать с  заполнить , чтобы помочь нам сохранить окружающую информацию, или  скрытый шум  использовать шум. Независимо от того, какой вариант мы выберем, случайный шум будет добавлен на основе параметра  Denoising Strength .
  Сила шумоподавления  : определяет стандартное отклонение случайного шума, добавляемого к маскируемой области. Чем выше этот параметр, тем ниже сходство с содержимым немаскированной части изображения.
   Inpaint с полным разрешением  : inpaint изменяет размер всего изображения до указанного целевого разрешения по умолчанию. Если этот параметр включен, размер маскируемой области изменяется, а результат вставляется обратно в исходное изображение. Это помогает получить лучшие результаты для небольших масок, поскольку закрашиваемая область визуализируется с гораздо большим разрешением.

В этом примере мы будем использовать исходное замаскированное содержимое (поскольку замаскированная область уже является лицом) с силой шумоподавления 0,50 , а включим отрисовку при полном разрешении. Затем мы установим случайное начальное число -1 и повторим процесс, который мы делали раньше: терпеливо генерируем изображения, пока не получим изображение, похожее на то, что нам нужно. Наконец, мы исправим начальное значение и воспользуемся сценарием графика X/Y , чтобы изучить различные этапы выборки

. и Комбинации весов CFG .

Исходное изображение

Промежуточные результаты inpaint

Круто, правда? На данный момент мы создали отличное изображение, в котором сохранились все детали исходного изображения, но с лицом Фернандо вместо лица Роберта Дауни-младшего. Тем не менее, есть одна маленькая деталь, которую мы хотим исправить в бороде.

Лучший способ исправить это — снова использовать закрашивание, но использовать уже закрашенное изображение вместо исходного (не ожидали этого, не так ли?). Таким образом, мы можем указать модели изменять исключительно область вокруг бороды и вводить более конкретную подсказку, например 9.0155 фото fbernuy с бородой .

Окончательный результат окрашивания с деталями бороды

Мы показали вам, как создавать крутые изображения вас, ваших друзей, домашних животных или любого конкретного предмета, который вы хотите, начиная с идеи, эскиза или существующего изображения!

Теперь вы готовы создавать крутые изображения самостоятельно! Вот несколько изображений, которые мы создали из наших объектов, которые могут быть вам полезны для вдохновения.