Ошибки в подготовке данных и промптинге
Одна из главных ошибок — это хаотичный подход к промптингу. Новички часто пишут что-то вроде «красивая картинка», ожидая шедевр. Увы, диффузионные модели требуют конкретики! Не менее пагубно использовать маленькие, несбалансированные датасеты, где модель просто не может выучить разнообразие стилей и объектов. В итоге получаются размытые или, что хуже, сюрреалистичные карикатуры на желаемое.
Небрежность в текстовых описаниях
Одна из самых досадных оплошностей — это бездумное составление промптов. Многие полагают, что модель сама «додумает» суть, но это фатальное заблуждение. Расплывчатые формулировки вроде «красивая картинка» или перегруженные лишними деталями запросы почти гарантированно приводят к хаотичному и невнятному результату. Точность и лаконичность — вот ваши главные союзники.
Слабый подбор и препроцессинг изображений
Одна из самых досадных оплошностей — пренебрежение качеством исходного набора данных. Новички частенько загружают всё подряд, не заботясь о единообразии разрешения, композиции или стиля. В итоге модель получает противоречивые сигналы и генерирует размытый, невнятный контент. Представьте, вы пытаетесь научиться рисовать, глядя одновременно на шедевры Возрождения и детские каракули — вряд ли результат будет впечатляющим. Скрупулёзная предварительная обработка и курация датасета — это не просто рекомендация, а фундаментальная необходимость.
Ошибки в настройке процесса генерации
Одна из ключевых оплошностей — пренебрежение правильным CFG Scale. Слишком низкое значение даёт размытый и невнятный результат, а завышенное буквально «сжигает» изображение, делая его кислотным и неестественным. Нужно искать баланс, обычно в районе 7-12. Ещё частая история — неверный подбор самплера. Универсального решения нет, но Euler a часто капризничает со сложными сюжетами, в то время как DPM++ 2M Karras может оказаться куда стабильнее. И да, не стоит гнаться за огромным количеством шагов — после определённого предела (условно, 50-70) прирост качества минимален, а время ожидания растёт в геометрической прогрессии.
Неправильный выбор количества шагов и шага классификатора
Одна из самых досадных ошибок — это поиск «волшебных» настроек. Новички часто выставляют количество шагов на максимум, надеясь на чудо, но получают лишь перешумлённое, неестественное изображение. А ведь иногда всего 20-30 шагов дают куда более сочный и живой результат. Тот же CFG Scale (шаг классификатора) — палка о двух концах. Слишком низкое значение — и модель вас не слушается, слишком высокое — и картинка становится кислотно-перенасыщенной. Здесь нет универсального рецепта, нужно экспериментировать для каждой конкретной задачи.
Игнорирование важности сидов
Новички часто упускают из виду параметр seed, а ведь это — краеугольный камень воспроизводимости. Один и тот же текстовый запрос с разными сидами порождает кардинально иные изображения. Без фиксации этого значения практически невозможно повторить удачный результат или провести честное сравнение настроек модели. По сути, вы работаете вслепую.
