校园AIPO系列共学 2024年10月17日

校园AIPO系列共学 2024年10月17日 校园AIPO系列共学 2024年10月17日 Modified October 24, 2024 📄 • AIPO共学课之厚德云模型训练分享 ◦ AIPO共学课倒数第二节：10月17日是AIPO共学课倒数第二节，由黄忠忠分享厚德云模型训练，8点开始直播。 ◦ 线下活动安排：10月20日下午2点到6点，全国35个学校将同时启动AIPO线上模拟创投活动，北京有清华、北大等学校举办分会场。 ◦ 模型训练流程：包括处理数据集、设置参数训练、生成模型和生图等步骤。 ◦ 数据集获取渠道：有网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是想生成什么图就找对应数据集，且要清晰、主体元素干净、风格统一。 ◦ 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 • 模型训练的数据标注与流程 ◦ 设置模型触发词：模型触发词可自定义，如BD icon等，完整形式可以是一句话，建议以王flags模型为主。 ◦ 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技3D天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 ◦ 利用GPT辅助描述并人工审核：可以让GPT按要求描述，人工审核修改，之前课程有相关教学，后续会提供参考提示词。 ◦ 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。 ◦ 选择训练模式和参数：新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词可任意设定但要避免概念混乱。 • 模型训练相关问题探讨 ◦ 训练参数选择：一般不需要太多轮数的模型，可增加单张重复次数。训练步数影响学习效果，可先用默认参数跑一轮模型查看结果，过拟合则减少步数。 ◦ 训练成本：训练时间越久，消耗算力越多，占用显卡时长越长，费用越贵。训练会员有插队加速功能。 ◦ 训练集的重要性：训练集的质量和数量是模型泛化性的关键因素，好的训练集和标注能使默认参数训练效果不错，差的训练集和标注多次测试参数效果也可能不好。 ◦ 秋叶启动器的训练：秋叶启动器中，CONF UI 有可训练的工作流，Web UI 目前无法进行训练。 ◦ 快速打标方法：可使用 GPT 和微软的打标器，也可在开源网站购买个人创作者的数据集，专业网站购买需注意授权问题。 ◦ 自己弄数据集：自己学习不商用时版权限制宽松，可在花瓣上搜索获取，如搜 3D 图标。 • 关于AI模型训练的介绍与讲解 ◦ Eagle插件批量收藏3D图表：通过Eagle插件可批量收藏画板图片，该插件为付费软件。 ◦ 不同步数训练时间不同：Luna训练中，3000步约两小时跑完，6000步约四小时，1500步约一小时。 ◦ 使用MZ数据集训练Flux：购买MZ会员充值后，其数据集可商用，是常见的训练集获取方法，但要注意版权问题。 ◦ 云服务器训练流程：选择GPU市场和L20服务器，创建镜像，注意服务器开启后会一直计费，需手动关机才停止。 ◦ 训练集收集要求：如参加Luna模型大赛，不同主题有不同的训练集收集方向，如中国神话画卷、真实人像等。 ◦ 训练模型的时机：当需求无法通过现有模型满足或无法很好完成时，才需要训练模型。 ◦ 角色一致性表现：Launch模型训练可吸收角色并保持一致性，效果取决于训练水平和数据集质量。 ◦ 云服务器训练集设置：在指定位置新建训练集文件夹，设置单张图片学习次数等参数，上传训练集。 • AI模型训练与相关活动介绍 ◦ 模型训练参数设置：训练模型时，新手只需修改训练集路径和训练轮数等少量参数，如将训练集路径中的'金龙'改为'3D icon blue'，并注意保存。 ◦ 模型训练启动与等待：修改训练脚本参数后，在终端输入代码启动训练脚本，等待模型正式训练，此过程中可加载图像。 ◦ CCS全球社区峰会：这是国际盛会，11月16日到17日在东京举办，可报名参加，AIPO活动冠军可获赞助前往，优秀作品可展出。 ◦ AIPO活动相关：完成11次作业中的8次及以上可在10月25日前获得结业证书，模型训练优胜者和优秀作业提交者有机会获得炼丹科技实习邀请及工资。 • 关于模型训练及Confii的介绍与讨论 ◦ 模型训练的展示与讲解：展示了模型训练的过程，如在线版本的运行步数和时间，提到训练完的文件存储路径可更改，服务器权限可能影响查看tensorboard，但不影响训练进程。 ◦ Confii的应用场景：如在图书插画生成、家具商品图生成等方面，能够降本增效，保证风格一致性。 ◦ Confii的学习资源：包括明天晚上8点的直播课、社区共学课程、B站上的系列教程等。 • 关于后德云活动及相关事宜的讨论 ◦ 后德云活动的训练和奖励：参加后德云活动的训练免费，还有机会获奖，包括会员福利等，今天参加共学获客，准备素材练习Laura并投稿，明天可能获奖。 ◦ 活动的报名和参与方式：深圳的视觉大会分论坛活动，报名可能已满，但公众展区无名额限制；参加后德云活动可加官方群满足条件领取免费训练会员，活动限定了Laura创作的六个类型。 ◦ 素材准备和工具使用：素材获取可从相关影视、动画等获取训练集，也可用MJ生成，还提到了一些优秀的Laura案例。 ◦ 活动的师资和课程安排：模型工作坊明天讲训练内容，之前的课程邀请了优质顶级老师，如钟老师。 ◦ 作业和证书相关：作业链接会再发，AIPO活动结业证书只为学生发放，可提供电子版证书。 待办 黄忠忠确认服务器训练的权限问题，并将结果更新到文档上 黄忠忠整理 LLAMA 模型创作大赛的6个类型并更新到通往 API 之路的教程文档 智能章节 00:12 AIPO共学课倒数第二节：钟老师将在厚德云分享模型炼丹 本章节是AIPO共学课倒数第二节的开场部分。Corina Fu主持，提到课程的期数、感谢大家支持、周日的线下活动和线上模拟创投活动。钟老师将分享厚德云的模型炼丹，包括如何用厚德云训练生图模型，还提及往期课程回放地址、课程中不涉及midjourney生图等内容。 18:46 数据集的获取、处理与基于厚德云的模型训练 本章节主要介绍了数据集的获取渠道（网上收集、购买等）、选择原则（与想生成的图相关）、收集后的要求（清晰、主体元素干净等）以及处理方法（裁剪、标注等），还讲述了模型训练相关内容，包括在厚德云平台的操作、训练参数的设置及其影响、训练的算力消耗等。 51:59 模型训练相关流程、问题解答以及大赛要求的讲解 本章节主要讲解了图像模型训练相关内容。包括免排队训练的时长、模型的使用方式、生图流程及相关参数设置，还探讨了模型泛化性与训练集的关系、快速打标方法、数据集获取途径、人像Lora注意事项、云服务器训练流程以及Lora模型大赛要求等。 01:22:12 黄忠忠谈训练相关建议，包括数据集、不同训练方式及脚本文件参数修改 本章节强调了数据集质量和标注的重要性，不同训练（如角色、电商等）要注意相关标注特点。新手不建议用更底层方案做项目，服务器训练推荐青龙包，在线训练可使用在线训练。训练集上传好要确认路径并拷贝，脚本文件有很多参数，新手只需修改训练集路径即可。 01:24:29 AI模型训练相关参数设置、CONFIUI介绍及相关活动奖励与实习机会 本章节主要内容包括路径填写（相对路径相关错误及正确改法）、训练脚本参数修改（如训练轮数、每几轮保存一次等）、代码的处理建议（新手可无视复杂代码）、模型训练启动及等待过程，还介绍了conf UI，以及AIPO活动相关事项如比赛奖品、结业证书、炼丹科技实习邀请等。 01:46:45 Copy UI的应用场景与相关课程介绍 本章节主要介绍了copy UI的工作流应用场景，如在图书插画生成和家具厂商品图生成上降本增效。还提及了保持风格一致性的Lora，适合新手的秋叶整合包、云端部署，以及相关的免费课程、直播课、B站教程等内容。最后提到了课程发布平台为通往AGI之路的B站。 01:55:41 AI相关课程分享、活动介绍及商业单情况 本章节主要涉及课程相关内容。提到课程回放和作业放在课程表中，分享了LLAMA训练和镜像训练的参数与流程，介绍厚德云活动有免费训练和获奖机会，说明了LLAMA模型创作大赛的赛题方向及奖品，还提及了深圳的AI视觉大会、作业链接等问题。 Log in or sign up to use this feature. 会议回顾 相关会议纪要 📌 10 24 | 娜乌斯佳：AIGC商业片落地经验分享 2024年10月24日 智能纪要 10 21 | 校园AIPO系列共学 2024年10月21日 智能纪要 07 白马少年: SD模型生图 06 从0学生图 05 如何与AI对话 10 12 | 校园AIPO系列共学 2024年10月12日 智能纪要 校园AIPO系列共学 2024年10月11日 03 0基础建站 02 银海：基础通识课 InternLM实战营 第一节课笔记 09 AIGC商业视频落地经验分享 01 通往AGI之路知识库使用指南 00:12 18:46 51:59 01:22:12 01:24:29 01:46:45 01:55:41 10 24 | 娜乌斯佳：AIGC商业片落地经验分享 2024年10月24日 智能纪要 10 21 | 校园AIPO系列共学 2024年10月21日 智能纪要 07 白马少年: SD模型生图 06 从0学生图 05 如何与AI对话 10 12 | 校园AIPO系列共学 2024年10月12日 智能纪要 校园AIPO系列共学 2024年10月11日 03 0基础建站 02 银海：基础通识课 InternLM实战营 第一节课笔记 09 AIGC商业视频落地经验分享 01 通往AGI之路知识库使用指南 📄 • AIPO共学课之厚德云模型训练分享 ◦ AIPO共学课倒数第二节：10月17日是AIPO共学课倒数第二节，由黄忠忠分享厚德云模型训练，8点开始直播。 ◦ 线下活动安排：10月20日下午2点到6点，全国35个学校将同时启动AIPO线上模拟创投活动，北京有清华、北大等学校举办分会场。 ◦ 模型训练流程：包括处理数据集、设置参数训练、生成模型和生图等步骤。 ◦ 数据集获取渠道：有网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是想生成什么图就找对应数据集，且要清晰、主体元素干净、风格统一。 ◦ 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 • 模型训练的数据标注与流程 ◦ 设置模型触发词：模型触发词可自定义，如BD icon等，完整形式可以是一句话，建议以王flags模型为主。 ◦ 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技3D天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 ◦ 利用GPT辅助描述并人工审核：可以让GPT按要求描述，人工审核修改，之前课程有相关教学，后续会提供参考提示词。 ◦ 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。 ◦ 选择训练模式和参数：新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词可任意设定但要避免概念混乱。 • 模型训练相关问题探讨 ◦ 训练参数选择：一般不需要太多轮数的模型，可增加单张重复次数。训练步数影响学习效果，可先用默认参数跑一轮模型查看结果，过拟合则减少步数。 ◦ 训练成本：训练时间越久，消耗算力越多，占用显卡时长越长，费用越贵。训练会员有插队加速功能。 ◦ 训练集的重要性：训练集的质量和数量是模型泛化性的关键因素，好的训练集和标注能使默认参数训练效果不错，差的训练集和标注多次测试参数效果也可能不好。 ◦ 秋叶启动器的训练：秋叶启动器中，CONF UI 有可训练的工作流，Web UI 目前无法进行训练。 ◦ 快速打标方法：可使用 GPT 和微软的打标器，也可在开源网站购买个人创作者的数据集，专业网站购买需注意授权问题。 ◦ 自己弄数据集：自己学习不商用时版权限制宽松，可在花瓣上搜索获取，如搜 3D 图标。 • 关于AI模型训练的介绍与讲解 ◦ Eagle插件批量收藏3D图表：通过Eagle插件可批量收藏画板图片，该插件为付费软件。 ◦ 不同步数训练时间不同：Luna训练中，3000步约两小时跑完，6000步约四小时，1500步约一小时。 ◦ 使用MZ数据集训练Flux：购买MZ会员充值后，其数据集可商用，是常见的训练集获取方法，但要注意版权问题。 ◦ 云服务器训练流程：选择GPU市场和L20服务器，创建镜像，注意服务器开启后会一直计费，需手动关机才停止。 ◦ 训练集收集要求：如参加Luna模型大赛，不同主题有不同的训练集收集方向，如中国神话画卷、真实人像等。 ◦ 训练模型的时机：当需求无法通过现有模型满足或无法很好完成时，才需要训练模型。 ◦ 角色一致性表现：Launch模型训练可吸收角色并保持一致性，效果取决于训练水平和数据集质量。 ◦ 云服务器训练集设置：在指定位置新建训练集文件夹，设置单张图片学习次数等参数，上传训练集。 • AI模型训练与相关活动介绍 ◦ 模型训练参数设置：训练模型时，新手只需修改训练集路径和训练轮数等少量参数，如将训练集路径中的'金龙'改为'3D icon blue'，并注意保存。 ◦ 模型训练启动与等待：修改训练脚本参数后，在终端输入代码启动训练脚本，等待模型正式训练，此过程中可加载图像。 ◦ CCS全球社区峰会：这是国际盛会，11月16日到17日在东京举办，可报名参加，AIPO活动冠军可获赞助前往，优秀作品可展出。 ◦ AIPO活动相关：完成11次作业中的8次及以上可在10月25日前获得结业证书，模型训练优胜者和优秀作业提交者有机会获得炼丹科技实习邀请及工资。 • 关于模型训练及Confii的介绍与讨论 ◦ 模型训练的展示与讲解：展示了模型训练的过程，如在线版本的运行步数和时间，提到训练完的文件存储路径可更改，服务器权限可能影响查看tensorboard，但不影响训练进程。 ◦ Confii的应用场景：如在图书插画生成、家具商品图生成等方面，能够降本增效，保证风格一致性。 ◦ Confii的学习资源：包括明天晚上8点的直播课、社区共学课程、B站上的系列教程等。 • 关于后德云活动及相关事宜的讨论 ◦ 后德云活动的训练和奖励：参加后德云活动的训练免费，还有机会获奖，包括会员福利等，今天参加共学获客，准备素材练习Laura并投稿，明天可能获奖。 ◦ 活动的报名和参与方式：深圳的视觉大会分论坛活动，报名可能已满，但公众展区无名额限制；参加后德云活动可加官方群满足条件领取免费训练会员，活动限定了Laura创作的六个类型。 ◦ 素材准备和工具使用：素材获取可从相关影视、动画等获取训练集，也可用MJ生成，还提到了一些优秀的Laura案例。 ◦ 活动的师资和课程安排：模型工作坊明天讲训练内容，之前的课程邀请了优质顶级老师，如钟老师。 ◦ 作业和证书相关：作业链接会再发，AIPO活动结业证书只为学生发放，可提供电子版证书。 待办 黄忠忠确认服务器训练的权限问题，并将结果更新到文档上 黄忠忠整理 LLAMA 模型创作大赛的6个类型并更新到通往 API 之路的教程文档 智能章节 00:12 AIPO共学课倒数第二节：钟老师将在厚德云分享模型炼丹 本章节是AIPO共学课倒数第二节的开场部分。Corina Fu主持，提到课程的期数、感谢大家支持、周日的线下活动和线上模拟创投活动。钟老师将分享厚德云的模型炼丹，包括如何用厚德云训练生图模型，还提及往期课程回放地址、课程中不涉及midjourney生图等内容。 18:46 数据集的获取、处理与基于厚德云的模型训练 本章节主要介绍了数据集的获取渠道（网上收集、购买等）、选择原则（与想生成的图相关）、收集后的要求（清晰、主体元素干净等）以及处理方法（裁剪、标注等），还讲述了模型训练相关内容，包括在厚德云平台的操作、训练参数的设置及其影响、训练的算力消耗等。 51:59 模型训练相关流程、问题解答以及大赛要求的讲解 本章节主要讲解了图像模型训练相关内容。包括免排队训练的时长、模型的使用方式、生图流程及相关参数设置，还探讨了模型泛化性与训练集的关系、快速打标方法、数据集获取途径、人像Lora注意事项、云服务器训练流程以及Lora模型大赛要求等。 01:22:12 黄忠忠谈训练相关建议，包括数据集、不同训练方式及脚本文件参数修改 本章节强调了数据集质量和标注的重要性，不同训练（如角色、电商等）要注意相关标注特点。新手不建议用更底层方案做项目，服务器训练推荐青龙包，在线训练可使用在线训练。训练集上传好要确认路径并拷贝，脚本文件有很多参数，新手只需修改训练集路径即可。 01:24:29 AI模型训练相关参数设置、CONFIUI介绍及相关活动奖励与实习机会 本章节主要内容包括路径填写（相对路径相关错误及正确改法）、训练脚本参数修改（如训练轮数、每几轮保存一次等）、代码的处理建议（新手可无视复杂代码）、模型训练启动及等待过程，还介绍了conf UI，以及AIPO活动相关事项如比赛奖品、结业证书、炼丹科技实习邀请等。 01:46:45 Copy UI的应用场景与相关课程介绍 本章节主要介绍了copy UI的工作流应用场景，如在图书插画生成和家具厂商品图生成上降本增效。还提及了保持风格一致性的Lora，适合新手的秋叶整合包、云端部署，以及相关的免费课程、直播课、B站教程等内容。最后提到了课程发布平台为通往AGI之路的B站。 01:55:41 AI相关课程分享、活动介绍及商业单情况 本章节主要涉及课程相关内容。提到课程回放和作业放在课程表中，分享了LLAMA训练和镜像训练的参数与流程，介绍厚德云活动有免费训练和获奖机会，说明了LLAMA模型创作大赛的赛题方向及奖品，还提及了深圳的AI视觉大会、作业链接等问题。 00:12 18:46 51:59 01:22:12 01:24:29 01:46:45 01:55:41 • AIPO共学课之厚德云模型训练分享 ◦ AIPO共学课倒数第二节：10月17日是AIPO共学课倒数第二节，由黄忠忠分享厚德云模型训练，8点开始直播。 ◦ 线下活动安排：10月20日下午2点到6点，全国35个学校将同时启动AIPO线上模拟创投活动，北京有清华、北大等学校举办分会场。 ◦ 模型训练流程：包括处理数据集、设置参数训练、生成模型和生图等步骤。 ◦ 数据集获取渠道：有网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是想生成什么图就找对应数据集，且要清晰、主体元素干净、风格统一。 ◦ 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 ◦ AIPO共学课倒数第二节：10月17日是AIPO共学课倒数第二节，由黄忠忠分享厚德云模型训练，8点开始直播。 ◦ 线下活动安排：10月20日下午2点到6点，全国35个学校将同时启动AIPO线上模拟创投活动，北京有清华、北大等学校举办分会场。 ◦ 模型训练流程：包括处理数据集、设置参数训练、生成模型和生图等步骤。 ◦ 数据集获取渠道：有网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是想生成什么图就找对应数据集，且要清晰、主体元素干净、风格统一。 ◦ 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 • 模型训练的数据标注与流程 ◦ 设置模型触发词：模型触发词可自定义，如BD icon等，完整形式可以是一句话，建议以王flags模型为主。 ◦ 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技3D天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 ◦ 利用GPT辅助描述并人工审核：可以让GPT按要求描述，人工审核修改，之前课程有相关教学，后续会提供参考提示词。 ◦ 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。 ◦ 选择训练模式和参数：新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词可任意设定但要避免概念混乱。 ◦ 设置模型触发词：模型触发词可自定义，如BD icon等，完整形式可以是一句话，建议以王flags模型为主。 ◦ 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技3D天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 ◦ 利用GPT辅助描述并人工审核：可以让GPT按要求描述，人工审核修改，之前课程有相关教学，后续会提供参考提示词。 ◦ 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。 ◦ 选择训练模式和参数：新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词可任意设定但要避免概念混乱。 • 模型训练相关问题探讨 ◦ 训练参数选择：一般不需要太多轮数的模型，可增加单张重复次数。训练步数影响学习效果，可先用默认参数跑一轮模型查看结果，过拟合则减少步数。 ◦ 训练成本：训练时间越久，消耗算力越多，占用显卡时长越长，费用越贵。训练会员有插队加速功能。 ◦ 训练集的重要性：训练集的质量和数量是模型泛化性的关键因素，好的训练集和标注能使默认参数训练效果不错，差的训练集和标注多次测试参数效果也可能不好。 ◦ 秋叶启动器的训练：秋叶启动器中，CONF UI 有可训练的工作流，Web UI 目前无法进行训练。 ◦ 快速打标方法：可使用 GPT 和微软的打标器，也可在开源网站购买个人创作者的数据集，专业网站购买需注意授权问题。 ◦ 自己弄数据集：自己学习不商用时版权限制宽松，可在花瓣上搜索获取，如搜 3D 图标。 ◦ 训练参数选择：一般不需要太多轮数的模型，可增加单张重复次数。训练步数影响学习效果，可先用默认参数跑一轮模型查看结果，过拟合则减少步数。 ◦ 训练成本：训练时间越久，消耗算力越多，占用显卡时长越长，费用越贵。训练会员有插队加速功能。 ◦ 训练集的重要性：训练集的质量和数量是模型泛化性的关键因素，好的训练集和标注能使默认参数训练效果不错，差的训练集和标注多次测试参数效果也可能不好。 ◦ 秋叶启动器的训练：秋叶启动器中，CONF UI 有可训练的工作流，Web UI 目前无法进行训练。 ◦ 快速打标方法：可使用 GPT 和微软的打标器，也可在开源网站购买个人创作者的数据集，专业网站购买需注意授权问题。 ◦ 自己弄数据集：自己学习不商用时版权限制宽松，可在花瓣上搜索获取，如搜 3D 图标。 • 关于AI模型训练的介绍与讲解 ◦ Eagle插件批量收藏3D图表：通过Eagle插件可批量收藏画板图片，该插件为付费软件。 ◦ 不同步数训练时间不同：Luna训练中，3000步约两小时跑完，6000步约四小时，1500步约一小时。 ◦ 使用MZ数据集训练Flux：购买MZ会员充值后，其数据集可商用，是常见的训练集获取方法，但要注意版权问题。 ◦ 云服务器训练流程：选择GPU市场和L20服务器，创建镜像，注意服务器开启后会一直计费，需手动关机才停止。 ◦ 训练集收集要求：如参加Luna模型大赛，不同主题有不同的训练集收集方向，如中国神话画卷、真实人像等。 ◦ 训练模型的时机：当需求无法通过现有模型满足或无法很好完成时，才需要训练模型。 ◦ 角色一致性表现：Launch模型训练可吸收角色并保持一致性，效果取决于训练水平和数据集质量。 ◦ 云服务器训练集设置：在指定位置新建训练集文件夹，设置单张图片学习次数等参数，上传训练集。 ◦ Eagle插件批量收藏3D图表：通过Eagle插件可批量收藏画板图片，该插件为付费软件。 ◦ 不同步数训练时间不同：Luna训练中，3000步约两小时跑完，6000步约四小时，1500步约一小时。 ◦ 使用MZ数据集训练Flux：购买MZ会员充值后，其数据集可商用，是常见的训练集获取方法，但要注意版权问题。 ◦ 云服务器训练流程：选择GPU市场和L20服务器，创建镜像，注意服务器开启后会一直计费，需手动关机才停止。 ◦ 训练集收集要求：如参加Luna模型大赛，不同主题有不同的训练集收集方向，如中国神话画卷、真实人像等。 ◦ 训练模型的时机：当需求无法通过现有模型满足或无法很好完成时，才需要训练模型。 ◦ 角色一致性表现：Launch模型训练可吸收角色并保持一致性，效果取决于训练水平和数据集质量。 ◦ 云服务器训练集设置：在指定位置新建训练集文件夹，设置单张图片学习次数等参数，上传训练集。 • AI模型训练与相关活动介绍 ◦ 模型训练参数设置：训练模型时，新手只需修改训练集路径和训练轮数等少量参数，如将训练集路径中的'金龙'改为'3D icon blue'，并注意保存。 ◦ 模型训练启动与等待：修改训练脚本参数后，在终端输入代码启动训练脚本，等待模型正式训练，此过程中可加载图像。 ◦ CCS全球社区峰会：这是国际盛会，11月16日到17日在东京举办，可报名参加，AIPO活动冠军可获赞助前往，优秀作品可展出。 ◦ AIPO活动相关：完成11次作业中的8次及以上可在10月25日前获得结业证书，模型训练优胜者和优秀作业提交者有机会获得炼丹科技实习邀请及工资。 ◦ 模型训练参数设置：训练模型时，新手只需修改训练集路径和训练轮数等少量参数，如将训练集路径中的'金龙'改为'3D icon blue'，并注意保存。 ◦ 模型训练启动与等待：修改训练脚本参数后，在终端输入代码启动训练脚本，等待模型正式训练，此过程中可加载图像。 ◦ CCS全球社区峰会：这是国际盛会，11月16日到17日在东京举办，可报名参加，AIPO活动冠军可获赞助前往，优秀作品可展出。 ◦ AIPO活动相关：完成11次作业中的8次及以上可在10月25日前获得结业证书，模型训练优胜者和优秀作业提交者有机会获得炼丹科技实习邀请及工资。 • 关于模型训练及Confii的介绍与讨论 ◦ 模型训练的展示与讲解：展示了模型训练的过程，如在线版本的运行步数和时间，提到训练完的文件存储路径可更改，服务器权限可能影响查看tensorboard，但不影响训练进程。 ◦ Confii的应用场景：如在图书插画生成、家具商品图生成等方面，能够降本增效，保证风格一致性。 ◦ Confii的学习资源：包括明天晚上8点的直播课、社区共学课程、B站上的系列教程等。 ◦ 模型训练的展示与讲解：展示了模型训练的过程，如在线版本的运行步数和时间，提到训练完的文件存储路径可更改，服务器权限可能影响查看tensorboard，但不影响训练进程。 ◦ Confii的应用场景：如在图书插画生成、家具商品图生成等方面，能够降本增效，保证风格一致性。 ◦ Confii的学习资源：包括明天晚上8点的直播课、社区共学课程、B站上的系列教程等。 • 关于后德云活动及相关事宜的讨论 ◦ 后德云活动的训练和奖励：参加后德云活动的训练免费，还有机会获奖，包括会员福利等，今天参加共学获客，准备素材练习Laura并投稿，明天可能获奖。 ◦ 活动的报名和参与方式：深圳的视觉大会分论坛活动，报名可能已满，但公众展区无名额限制；参加后德云活动可加官方群满足条件领取免费训练会员，活动限定了Laura创作的六个类型。 ◦ 素材准备和工具使用：素材获取可从相关影视、动画等获取训练集，也可用MJ生成，还提到了一些优秀的Laura案例。 ◦ 活动的师资和课程安排：模型工作坊明天讲训练内容，之前的课程邀请了优质顶级老师，如钟老师。 ◦ 作业和证书相关：作业链接会再发，AIPO活动结业证书只为学生发放，可提供电子版证书。 ◦ 后德云活动的训练和奖励：参加后德云活动的训练免费，还有机会获奖，包括会员福利等，今天参加共学获客，准备素材练习Laura并投稿，明天可能获奖。 ◦ 活动的报名和参与方式：深圳的视觉大会分论坛活动，报名可能已满，但公众展区无名额限制；参加后德云活动可加官方群满足条件领取免费训练会员，活动限定了Laura创作的六个类型。 ◦ 素材准备和工具使用：素材获取可从相关影视、动画等获取训练集，也可用MJ生成，还提到了一些优秀的Laura案例。 ◦ 活动的师资和课程安排：模型工作坊明天讲训练内容，之前的课程邀请了优质顶级老师，如钟老师。 ◦ 作业和证书相关：作业链接会再发，AIPO活动结业证书只为学生发放，可提供电子版证书。 待办 黄忠忠确认服务器训练的权限问题，并将结果更新到文档上 黄忠忠整理 LLAMA 模型创作大赛的6个类型并更新到通往 API 之路的教程文档 智能章节 00:12 AIPO共学课倒数第二节：钟老师将在厚德云分享模型炼丹 00:12 本章节是AIPO共学课倒数第二节的开场部分。Corina Fu主持，提到课程的期数、感谢大家支持、周日的线下活动和线上模拟创投活动。钟老师将分享厚德云的模型炼丹，包括如何用厚德云训练生图模型，还提及往期课程回