㈠ 深度学习10张图片能出模型吗
不能出模型。
深度学习模型往往在大型监督型数据集上训练。所谓监督型数据集，即每条数据都有一个对应的标签。比如流行的ImageNet数据集，有一百万张人为标记的图像。一共有1000个类，每个类有1000张图像。创建这样的数据集需要花费大量的精力，同时也需要很多的时间。现在想象创建一个有1M个类的数据集。试想一下，对有100M数据帧的视频数据集的每一帧进行分类。该任务量简直不可估量。
无监督学习的目标是兼容小数据集进行训练的通用系统，即便是很少的数据。比较主流的无监督模型有：聚类学习、自动编码器、生成模型、PredNet。
㈡ 触手AI无线端新功能：Lora模型训练与使用操作手册
触手AI绘画工具深受用户喜爱，其强大功能和创作潜力备受推崇。本文将深入解析触手AI无线端最新功能，旨在提供全面、直观的操作指南。
触手AI在网页端专业版更新中，新增了模型训练与应用功能。这些高级功能为用户带来全新的创作体验。
一、模型训练
进入触手AI，选择底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。图片数量建议在8至100张之间，清晰度和分辨率需满足最低要求，以确保训练效果。
在【模型训练】界面，用户可选择不同基础模型，以适应特定的场景和风格。训练步数决定模型参数更新的迭代次数，根据具体情况调整即可。点击【开始训练】按钮，训练过程可能需要一定时间，取决于计算资源和训练任务的数量。
二、模型管理
进入【模型】页面，用户可实时监控模型训练进度，管理已训练的模型。发布模型供其他用户查看、收藏和使用，发布前需通过官方审核。用户可以编辑模型名称、描述和风格，调整应用至创作任务中。
三、使用模型
在【自由画馆】页面，用户可选择叠加模型进行个性化设置。调整叠加强度和其他参数，以控制模型对最终绘画结果的贡献程度。叠加强度表示模型在绘画中的权重，需通过实验找到最佳组合。
四、模型广场
访问【广场】页面，浏览其他用户发布的模型，查看详细信息并应用至作品中。收藏和点赞其他创作者的模型，以支持他们的创作。
触手AI的新功能为用户提供了更多创作可能性。通过模型训练和应用，用户可实现个性化、独特的绘画效果。赶快尝试触手AI无线端功能，释放创作潜力，打造专属风格作品！感谢用户的支持与关注。