㈠ 深度學習10張圖片能出模型嗎
不能出模型。
深度學習模型往往在大型監督型數據集上訓練。所謂監督型數據集，即每條數據都有一個對應的標簽。比如流行的ImageNet數據集，有一百萬張人為標記的圖像。一共有1000個類，每個類有1000張圖像。創建這樣的數據集需要花費大量的精力，同時也需要很多的時間。現在想像創建一個有1M個類的數據集。試想一下，對有100M數據幀的視頻數據集的每一幀進行分類。該任務量簡直不可估量。
無監督學習的目標是兼容小數據集進行訓練的通用系統，即便是很少的數據。比較主流的無監督模型有：聚類學習、自動編碼器、生成模型、PredNet。
㈡ 觸手AI無線端新功能：Lora模型訓練與使用操作手冊
觸手AI繪畫工具深受用戶喜愛，其強大功能和創作潛力備受推崇。本文將深入解析觸手AI無線端最新功能，旨在提供全面、直觀的操作指南。
觸手AI在網頁端專業版更新中，新增了模型訓練與應用功能。這些高級功能為用戶帶來全新的創作體驗。
一、模型訓練
進入觸手AI，選擇底部導航欄的【文件】選項，點擊【去訓練】，即可進入【模型訓練】界面。用戶需上傳至少8張圖片進行訓練。重要提示：人物圖片應保持完整，尤其是頭部和服裝；風格圖片需保持畫風一致，以提升效果；場景圖片需保持內容一致。圖片數量建議在8至100張之間，清晰度和解析度需滿足最低要求，以確保訓練效果。
在【模型訓練】界面，用戶可選擇不同基礎模型，以適應特定的場景和風格。訓練步數決定模型參數更新的迭代次數，根據具體情況調整即可。點擊【開始訓練】按鈕，訓練過程可能需要一定時間，取決於計算資源和訓練任務的數量。
二、模型管理
進入【模型】頁面，用戶可實時監控模型訓練進度，管理已訓練的模型。發布模型供其他用戶查看、收藏和使用，發布前需通過官方審核。用戶可以編輯模型名稱、描述和風格，調整應用至創作任務中。
三、使用模型
在【自由畫館】頁面，用戶可選擇疊加模型進行個性化設置。調整疊加強度和其他參數，以控制模型對最終繪畫結果的貢獻程度。疊加強度表示模型在繪畫中的權重，需通過實驗找到最佳組合。
四、模型廣場
訪問【廣場】頁面，瀏覽其他用戶發布的模型，查看詳細信息並應用至作品中。收藏和點贊其他創作者的模型，以支持他們的創作。
觸手AI的新功能為用戶提供了更多創作可能性。通過模型訓練和應用，用戶可實現個性化、獨特的繪畫效果。趕快嘗試觸手AI無線端功能，釋放創作潛力，打造專屬風格作品！感謝用戶的支持與關注。