Konsistente Bilder – wie geht das bei Flux? Und wie sind die Ergebnise?
Für einen konsistenten Stil (cohesive style) ist es hilfreich, wenn die Anwender:innen dem Bildgenerator mitteilen können, welche Stilmerkmale sie für die zu generierenden Bilder wünschen. Bei Midjourney gibt es dafür das SREF-Feature.
Für das Flux-Ökosystem muss man LoRA verwenden. LoRA steht für Low-Rank Adaptation und ist eine Technologie, die es ermöglicht, KI-Modelle wie Flux effizienter zu trainieren. Im Bereich der Bildgeneration bedeutet dies, dass spezifische Konzepte wie Charaktere, Stile oder Objekte präziser und lebendiger dargestellt werden können. Und eben konsistenter.
Wer hat schon mal einen Style Preset für Flux trainiert? Bitte teilt eure Erfahrungen in den Kommentaren! Meine Trainings-Impressionen: siehe Titelbild des Sliders…
Ich habe für diesen Test Flux in der Freepik-Variante benutzt. Dort muss man für das Training des Stils mindestens 10 Beispielbilder hochladen. Diese habe ich mit Midjourney erstellt: Schritt 1 – Stil generieren, Schritt 2 – Beispielszenen generieren. Für den Test habe ich mir den Stil „Nightshift“ ausgedacht: relativ dunkles Setting, vorhandene Lichtquellen kommen stark zur Geltung. Den Rest seht ihr in meinem Slider.
Sobald der Stil trainiert ist, muss man zum Generieren eines passenden Motivs nur die Szene beschreiben und den gewünschten Stil anklicken. Den Rest erledigt Flux (bzw. Freepik)
Viel Spaß beim Ausprobieren! Spoiler: mit Freepik het es relativ leicht. Die Wirkung ist aber davon abhängig, dass man für das Stil-Training genügend Bilder mit brauchbaren Motiven hochlädt.
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