Preparare un dataset LoRA
Trascina le immagini di training: ritaglia, scarta i doppioni, genera didascalie con l'AI e scarica tutto in uno ZIP con file immagine e .txt.
oppure tocca per sceglierle. Da 10 a 100 immagini.
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Passo dopo passo
- Decidi prima se saltare le immagini doppie e quasi identiche. Il controllo avviene quando trascini le immagini, non durante la preparazione.
- Trascina le tue immagini di training. Ognuna compare nell'elenco con anteprima e dimensioni in pixel; con la ✕ togli quelle che non vuoi.
- Scegli dimensione, ritaglio, formato immagine e livello delle didascalie con AI. Se ti serve, inserisci una trigger word.
- Tocca «Prepara il dataset». Le immagini vengono ritagliate e descritte una dopo l'altra; l'avanzamento compare sotto l'elenco.
- Leggi ogni didascalia nel campo accanto all'immagine e correggi ciò che è sbagliato o manca.
- Scarica tutto con «Scarica tutto in ZIP». I file sono numerati e ogni immagine ha il suo .txt con lo stesso nome.
A cosa serve
- Persona o personaggio: Per una LoRA di te stesso o di un personaggio inventato raccogli foto con pose, angolazioni e luci diverse. La trigger word finirà davanti a ogni didascalia.
- Uno stile tuo: Per una LoRA di stile usa opere realizzate in modo simile ma con soggetti diversi. Le didascalie dovrebbero descrivere soprattutto ciò che si vede, così il modello impara lo stile come elemento comune.
- Prodotto o oggetto: Vuoi che un oggetto preciso compaia poi in scene nuove. Foto da più lati e con sfondi diversi aiutano il training a separare l'oggetto dall'ambiente.
- Mantenere formati misti: Se hai immagini verticali e orizzontali, scegli «Mantieni le proporzioni (bucketing)». Così ai bordi non si taglia nulla di importante.
- Solo ritagliare e numerare: Se preferisci scrivere tu le didascalie, imposta l'AI su «Nessuna (le scrivi tu)» e usa solo ritaglio, controllo dei doppioni e struttura dei file.
Cosa succede?
- Ritaglio: quadrato dal centro, oppure mantenendo le proporzioni a passi di 64 (bucketing).
- Doppioni: le immagini doppie e quasi identiche vengono riconosciute quando le trascini e saltate.
- Didascalie: Florence-2 descrive ogni immagine in inglese. Puoi modificare ogni didascalia dopo.
- Trigger word: viene messa all'inizio di ogni didascalia.
Lo ZIP contiene per ogni immagine un file .txt con lo stesso nome (001.png + 001.txt) – il formato che si aspettano Kohya_ss, OneTrainer, AI-Toolkit e SimpleTuner.
Domande frequenti
Le mie immagini vengono caricate?
No. Ritaglio e didascalie avvengono nel browser.
Quante immagini mi servono?
Per persone e stili spesso bastano da 15 a 40 immagini buone e varie. Conta più la qualità che la quantità.
Cosa significa «più piccola della dimensione di destinazione»?
Il lato corto dell'immagine è inferiore alla dimensione scelta. Durante il ritaglio può essere ingrandita e risultare morbida. Scegli una dimensione minore, una foto migliore o ingrandiscila prima con «Ingrandire immagine».
Quadrato o bucketing?
«Quadrato dal centro» va bene se il soggetto è al centro. Il bucketing mantiene le proporzioni e arrotonda entrambi i lati a multipli di 64; il lato lungo corrisponde circa alla dimensione scelta.
La trigger word viene aggiunta due volte?
No. Se una didascalia inizia già con la trigger word, non viene ripetuta. Altrimenti viene messa davanti al testo, seguita da una virgola.
Cosa succede se cambio un'impostazione dopo la preparazione?
Tocca di nuovo «Prepara il dataset» per ricalcolare ritaglio e formato. Le didascalie già presenti restano.
Posso scrivere le didascalie prima?
Sì. Se il campo contiene già del testo, per quell'immagine non viene generata una didascalia con AI. Così descrivi tu le immagini che vuoi.
I nomi originali dei file restano?
No. Le immagini vengono salvate nell'ordine dell'elenco come 001, 002 e così via. Si evitano così problemi con i caratteri speciali nei programmi di training.
Come riconosce i doppioni?
Confronta una piccola impronta di ogni immagine. In questo modo riconosce la stessa foto in un'altra dimensione o scatti quasi identici. Nella riga di stato vedi quante ne sono state saltate.