独自のAIモデルを作成しよう！ | Leonardo AI - モデルトレーニング（パート2）

目次

1. データセットのトレーニングと作成
   • 1.1 データセットとは？
   • 1.2 トレーニングとは？
   • 1.3 レオナルドAIのユニークな機能
   • 1.4 データセットの作成手順
2. データセットの要件と例
   • 2.1 データの数と要件
   • 2.2 良いデータセットと悪いデータセットの例
   • 2.3 今回使用するデータセットの概要
3. データセットの作成手順
   • 3.1 データセットのアップロード
   • 3.2 トレーニングモデルの選択
   • 3.3 モデルの詳細設定
   • 3.4 トレーニングの開始と待機
4. ファインチューニングモデルの使用
   • 4.1 カスタムモデルの選択
   • 4.2 インスタンスプロンプトの使用例
   • 4.3 イメージの生成とカスタマイズ

データセットのトレーニングと作成

1.1 データセットとは？

データセットとは、機械学習モデルをトレーニングするために使用される画像やデータの集合のことを指します。通常、既存のデータセットを使用することが一般的ですが、レオナルドAIでは、独自のデータセットを作成することも可能です。

1.2 トレーニングとは？

トレーニングとは、機械学習モデルにデータセットを与えてモデルを学習させることを指します。トレーニングによって、モデルは与えられたデータからパターンを学習し、新しいデータに対して予測を行う能力を向上させます。

1.3 レオナルドAIのユニークな機能

レオナルドAIは、他のAIツールとは異なり、独自のモデルを作成することができます。レオナルドAIコミュニティのメンバーが作成したモデルも使用することができますが、自分自身でモデルを作成することも可能です。

1.4 データセットの作成手順

データセットの作成手順は以下の通りです。

1. データセットとなる画像をアップロードします。
2. トレーニング解像度を選択します。
3. カテゴリを設定します。
4. インスタンスプロンプトを設定します。
5. モデルの説明を追加します。
6. トレーニングを開始します。

データセットの要件と例

2.1 データの数と要件

データセットに使用する画像の数は、理想的には8から15枚が推奨されています。最低限使用する画像の数は5枚であり、最大は30枚です。データセットの形式は、512x512ピクセルまたは768x768ピクセルの画像をサポートしています。

2.2 良いデータセットと悪いデータセットの例

良いデータセットと悪いデータセットの例を見てみましょう。

• 良いデータセット: 同じスタイルで撮影された12枚の画像。一貫した環境とポーズが揃っており、データセットとして適しています。
• 悪いデータセット: 異なるスタイルや環境で撮影された画像が混在しています。データセットのバリエーションが大きすぎるため、トレーニングには適していません。

2.3 今回使用するデータセットの概要

今回は、さまざまな動物のゴールデンスタチューの画像を使用してデータセットを作成します。以下の動物の画像を使用します：

• クモ
• ピーコック
• ワシ
• 牛
• 鶏
• 猫
• ウサギ
• カラス
• 甲虫
• アリ

データセットの作成手順

3.1 データセットのアップロード

まず、作成するデータセットの画像をアップロードします。アップロードする画像は、指定された解像度に合わせてサイズを変更する必要があります。

3.2 トレーニングモデルの選択

データセットの作成が完了したら、トレーニングモデルを選択します。カテゴリやインスタンスプロンプトも設定します。

3.3 モデルの詳細設定

モデルの説明やその他の詳細情報を設定します。モデルの説明は、他のユーザーがモデルを使用する際に参考になる情報です。

3.4 トレーニングの開始と待機

モデルの設定が完了したら、トレーニングを開始します。トレーニングには時間がかかる場合がありますので、完了までしばらくお待ちください。トレーニングの進行状況は、ジョブステータスから確認することができます。

ファインチューニングモデルの使用

4.1 カスタムモデルの選択

トレーニングが完了したら、ファインチューニングモデルを使用して画像を生成することができます。カスタムモデルを選択し、画像の生成を行います。

4.2 インスタンスプロンプトの使用例

モデルの生成時には、インスタンスプロンプトを使用する必要があります。例えば、「金色のゴールデンレトリーバー」というプロンプトを使用して画像を生成することができます。

4.3 イメージの生成とカスタマイズ

ファインチューニングモデルを使用して、さまざまなカスタマイズされた画像を生成することができます。モデルの設定やデータセットの編集を行いながら、自分のニーズに合わせた画像を作成しましょう。

（終わり）