Přestaňte generovat obrázky. Začněte budovat unikátní vizuální světy.
V posledních letech se generativní AI jako Midjourney stala fascinujícím nástrojem pro tvorbu vizuálního obsahu. Pro seriózní umělce, značky a firmy ale přináší dva zásadní problémy: generické výsledky a právní nejistotu. Výstupy často postrádají hloubku a originalitu a otázka, komu vlastně patří autorská práva, zůstává nezodpovězena. Řešením může být právě finetuning (nebo také fine-tuning) vlastního modelu.
Existuje ale mnohem silnější přístup. Místo abychom se spoléhali na obecné modely trénované na miliardách obrázků z internetu, můžeme si vytvořit vlastního, specializovaného AI umělce, který se naučí vidět svět našima očima. Tomuto procesu se říká fine-tuning.
Na svém osobním uměleckém projektu, který zkoumá digitální duši Kutné Hory, vám ukážu, jak tento přístup v praxi funguje a proč je to pro jakýkoliv kreativní byznys naprostý game-changer.
Případová studie: Jak jsem naučil AI „vidět“ Kutnou Horu
Mým cílem nebylo generovat další pohlednice chrámu svaté Barbory. Chtěl jsem, aby AI pochopila esenci města: textury zvětralého kamene, hru světla v gotických oknech, fragmenty starých legend.
Problém s obecnými modely: Když zadáte do Midjourney prompt „duch alchymisty ve stylu Kutné Hory“, dostanete vizuálně působivý, ale generický a zaměnitelný obrázek. Model nezná skutečnou texturu kutnohorského pískovce. Je to jen talentovaný imitátor, který kombinuje tisíce obrázků označených jako gotika, staré město, baroko, atd. a vytváří statisticky nejpravděpodobnější průměr.
Moje řešení pomocí fine-tuningu:
Vytvoření unikátního datasetu: Sběr digitální DNA. Místo abych se spoléhal na internet, strávil jsem hodiny sběrem vlastních, vysoce specifických dat. Tento proces nebyl o kvantitě, ale o kurátorské kvalitě.
- Vizuální data: Nafotil jsem stovky detailů: makro-textury zdí, zvětralého pískovce, rezu na zábradlí, architektonické fragmenty gotických oken a ornamentů.
- Strukturální data: Pomocí fotogrammetrie v telefonu jsem vytvořil 3D skeny detailů sochařské výzdoby a chrličů, abych zachytil nejen vzhled, ale i formu.
- Sémantická data: Shromáždil jsem texty, úryvky z kutnohorských legend, jména starých havířů, geologické termíny. Toto je můj unikátní vizuální a sémantický genom Kutné Hory.
Trénink vlastního modelu (LoRA): Výchova digitálního učedníka. Pomocí open-source technologie Stable Diffusion jsem na těchto datech natrénoval vlastní, malý model (tzv. LoRA). Tento model se nenaučil malovat jako Van Gogh. Naučil se vidět a tvořit s použitím textur, tvarů a atmosféry, které jsem mu poskytl. V podstatě jsem si „vychoval“ digitálního učedníka, který zná můj vizuální jazyk.
Výsledek? Když teď zadám stejný prompt „duch alchymisty“, můj model ho nevygeneruje v obecném fantasy stylu, ale postaví ho z textur a fragmentů, které zná z mé databáze. Výsledné dílo je naprosto unikátní a nese v sobě vizuální DNA skutečného místa.
Byznysový dopad: Proč je to pro vás klíčové?
Tento přístup není jen umělecký experiment. Je to blueprint pro jakoukoliv firmu, která chce budovat silnou a originální vizuální značku.
Získáte 100% kontrolu nad autorskými právy. Protože je model trénovaný výhradně na vašich vlastních, legálně získaných datech (vašich fotkách), veškeré výstupy jsou nezpochybnitelně vaším duševním vlastnictvím. Tím eliminujete veškerá právní rizika spojená s používáním generických AI nástrojů pro komerční účely. Pro značku, která investuje do své identity, je právní čistota naprosto zásadní.
Vytvoříte si neokopírovatelnou vizuální identitu. Vaše konkurence může používat stejné veřejné AI nástroje, ale nikdy nedosáhne stejných výsledků, protože nemá přístup k vašemu unikátnímu modelu a vašim datům. Váš vizuální styl se stává vaší nedobytnou konkurenční výhodou. Zatímco ostatní čerpají ze stejného veřejného rybníku, vy máte vlastní soukromý pramen.
Dramaticky snížíte náklady a zvýšíte efektivitu. Místo abyste trávili hodiny generováním stovek obrázků v Midjourney a hledali ten jeden použitelný, váš specializovaný model vám na první pokus vygeneruje deset vysoce relevantních variant. Můj odhad je, že tento přístup snižuje čas potřebný k vytvoření finálního vizuálu o více než 80 %. To nejsou jen ušetřené peníze za API. To jsou ušetřené desítky hodin drahého času vašich kreativních ředitelů a designérů.
Co jsem se během finetuningu vlastního modelu naučil?
- Kvantita neznamená větší kvalitu. Příště si budu mnohem více dávat pozor na samotnou tvorbu fotek/dat. Protože kurátorský výběr je poměrně časově náročný a bylo mi líto každé vyřazené fotky.
- Pokud nemáte pořádný HW nebo zaplacený cloud, trénuje i generuje se opravdu těžko, spíše vůbec.
- Zjistil jsem, že Google Colab (i placený) není na trénování ani generování ideální. Většinu času jsem řešil konflikty knihoven a opravy kódu.
- Cloudových platforem pro generování obrázků s vlastním modelem je poměrně mnoho. Vyzkoušel jsem většinu z nich a stálo mě to mnoho úsilí i peněz. Je dobré mít jednu vyzkoušenou a spolehlivou platformu. V mém případě jsem nakonec zůstal u Hugging Face spaces.
- Počítejte s tím, že první verze modelu nebude dokonalá. Hodně záleží na datech a na následném ladění parametrů.
- Jako dobrá strategie se mi nakonec ukázala kombinace mého datasetu a Midjourney. Generovalo mi to velmi dobré výsledky.
- Ve výsledku byl nejdůležitější samotný sběr a třídění dat. Finetuning už byl více o nalezení platformy, nastavení parametrů, generování podobně. Nebál bych se kombinovat ověřené platformy a s vlastními redigovanými daty.
Přestaňte pronajímat, začněte vlastnit
Používání obecných AI modelů je jako si pronajímat cizí kreativitu. Je to užitečné, ale nikdy to nebude skutečně vaše. Fine-tuning vám dává možnost vlastnit a kultivovat unikátní AI talent, který bude pracovat jen pro vás.
Pro umělce, galerie, značky a firmy to znamená jediné: přechod od generování obrázků k budování vlastních, cenných a právně čistých vizuálních světů. Je to cesta od imitace k autentické tvorbě.
Ukázka generovaných obrázků z modelu
