Стрижки женские короткие фото и название: пикси, боб, гарсон, каре. шапочка

Современные женские стрижки 2023. Фото, название на средние, короткие волосы, не требующие укладки

Содержание

Женские стрижки давно стали приемом парикмахерского искусства, с помощью которого можно не только изменить длину волос, но и придать им объем. Современные стрижки бывают контрастными или не контрастными. Их отличает плавность перехода линий и неравенство длины волос на соседних участках.

Особенности стрижек

Современные женские стрижки разделяют на простые и модельные.

Оба типа выполняют одновременно несколько функций:

• корректируют или меняют длину волос;
• способствуют изменению формы прически;
• скрывают или подчеркивают форму лица;
• способствуют изменению внешнего облика.

Положительное впечатление от стрижки зависит от работы мастера-парикмахера. Подбором стрижек по типу лица, возрасту и форме головы занимаются стилисты и профессиональные визажисты.

Можно самостоятельно выбрать подходящую стрижку, если проанализировать данные и сделать примерный прогноз результата. Стрижка чаще всего означает изменение длины волос. У каждого вида модельной или простой стрижки есть свои достоинства и недостатки. Некоторые характеристики можно отнести как к списку положительных черт, так и списку недостатков.

Кому подходят

Современные женские стрижки подбирают с учетом различных характеристик. Некоторые прически рассчитаны на то, что у женщины будет открыт лоб, но закрыты уши. Многим женщинам важно оставить челку, но сделать общую длину короткой. Эти критерии помогают подобрать подходящий вариант.

По возрасту

Один из самых важных критериев подбора прически – это возраст.

Стилисты рекомендуют придерживаться обозначенных правил:

• С 20 до 30 лет можно носить длинные волосы. Их можно оставлять распущенными или зачесывать в высокий хвост.
• 30-40 лет – это период, когда длинные волосы становятся неуместными. Женщинам рекомендуют выбирать стрижки средней длины, экспериментировать с укладками и цветом волос, чтобы найти то, что подходит больше всего.
• 40-50 – это возраст, когда оптимальная длина волос должна быть найдена. Стрижки должны быть аккуратными. Волосы лучше укладывать с помощью фена, избегать слишком тугой завивки, не следует использовать ровное окрашивание.
• После 50 рекомендуют делать короткие стрижки контрастного типа. Они заметно освежают образ, делают прическу более ухоженной и стильной.

По цвету волос

Эксперименты с цветом лучше оставить для молодых женщин до 30 лет. На коротких стрижках хорошо выглядят яркие небанальные цвета. После 30 лет цветовая гамма должна быть спокойной.

При этом стилисты рекомендуют избегать ровного однотонного окрашивания. Колорирование делает стрижки более объемными, придает пышности волосам.

Модными направлениями в окрашивании являются окрашивания с переходом. Омбре и мелирование часто сопутствуют стрижкам на средние волосы. На коротких волосах прием омбре не так эффектен из-за недостатка длины, поэтому его лучше избегать.

По типу лица

Один из самых важных критериев подбора – это ориентир на тип лица. Форма не меняется с годами. Если правильно подобрать вариант стрижки в 20-30 лет, то она останется актуальной и после 50 лет.

• Овальная форма. Для этого типа лица подходит любая стрижка. Единственное предостережение – следует избегать крупной химической завивки волос.
• Круглая форма. Для визуального вытягивания формы подбирают многослойные короткие стрижки, а также каре с удлинением прядей возле лица.
• Квадратная форма. Чтобы сместить акцент с массивных черт, выбирают ассиметричные стрижки с многоуровневыми челками.
• Треугольная или ромбовидная форма. К этой форме подходят стрижки средней длины с волновой укладкой или филированными кончиками волос.
• Грушевидная форма. Стилисты сходятся во мнении, что для женщин, которые обладают округлыми скулами, выдающимися щеками, подходит классический боб, а также каскадные стрижки с удлиненной челкой.

Модные варианты для коротких волос

Современные стрижки условно классифицируют по длине волос. Короткими женскими стрижками называют такие прически, при которых длина волос от корней до кончиков равна 15-20 см. Чтобы создать запоминающийся образ, стилисты добавляют к основе некоторые штрихи. Но при этом базовая часть прически остается одинаковой для всех типов.

Каре

Традиционное каре – это выравнивание длины волос по одной линии, которая проходит ниже уха, но выше линии плеч. Для традиционного варианта также характерно наличие прямой ровной челки. Современные парикмахеры сделали каре более привлекательным.

Сегодня существует несколько разновидностей каре:

• с удлинением прядей;
• на низкой ножке;
• с асимметрией.

Классическое каре подходит женщинам с овальной формой лица, худощавого типа сложения, среднего роста. Укладка каре подразумевает несколько вариантов: можно менять линию пробора, зачесывать челку, убирать пряди назад.

Боб

Это прическа никогда не выходит из моды. Многие путают боб с одним из вариантов каре, но у стрижки боб есть существенное отличие. Боб – это выравнивание длины волос путем постепенного градуирования.

Признаки короткого боба:

• открытый участок шеи;
• наличие объема на макушке;
• удлиненные пряди спереди.

Короткий боб – это одна из небольшого количества стрижек, которые не требуют частой корректировки. По мере отрастания длины волос короткий боб становится бобом средней длины.

Пикси

Это самая востребованная для коротких волос стрижка. Она стала популярной во второй половине XX в. и до сих пор нравится женщинам. Она подходит тем, у кого овальная форма лица, а также тем, кто хочет скрыть лоб многослойной челкой.

Описание пикси:

• открытые уши и виски;
• оформленные зоны висков бритвой;
• увеличение объема волос на затылке;
• оформление челки с ее обязательным удлинением;
• открытая шея.

Чтобы стрижка оставалась ухоженной и эффектной необходимо следить за длиной волос.

Каскад

Это самая востребованная стрижка, которую делают на короткие волосы. Преимущество оформления волос каскадом заключено в том, что каждая женщина может подобрать подходящий для нее вариант. При оформлении прически делается акцент на укладке. Кончики укладываются в разные стороны, создавая эффект объема.

При правильном соблюдении техники выполнения стрижка решает несколько задач одновременно:

• создает объем тонким волосам;
• устраняет секущиеся концы;
• корректирует длину волос;
• освежает любой образ.

Гаврош

Эта прическа до сих пор остается ультра модной, хотя на нее решаются далеко не все. Гаврош открывает лоб, виски и шею.

Особенности гавроша:

• зоны висков и челки филируют и вытягивают так, чтобы зрительно они создавали треугольник;
• на макушке оформляют пряди филировкой;
• удлиненные пряди чаще всего укладывают на одну сторону.

Идеи для средней длины

Средними считают волосы длиной от корней до кончиков, равной 30 см. Чаще всего волосы достают до плеч или спускаются чуть ниже плеч. Этот вариант длины считают наиболее удобным. Модельные стрижки для средних волос делают так, чтобы кроме специальной, укладки можно было убрать волосы с помощью заколки или резинки.

Каре

Для средних волос делают каре с увеличением основной длины. Линия проходит ниже уровня подбородка. Отличием каре от других стрижек является выдержанная по всей окружности головы длина волос.

Традиционное каре на средние волосы делают более интересным с помощью различных приемов:

• Градуированное каре. Градуировка добавляет объем. Ее советуют тем, у кого от природы тонкие волосы. Градуировку делают на всех участках.
• Удлиненное каре. Это вариант, когда передние пряди оставляют удлиненными на 1-1,5 см. от общей длины волос. Он подходит тем, кто стремится скрыть выдающиеся скулы или массивный подбородок.
• Каскадное каре. Это стрижка, которая соединяет несколько черт. Каскадное состригание кончиков добавляет дополнительный объем, способствует созданию эффекта пышности волос.

Каскад

На средние волосы часто делают каскад, который одинаково подходит обладательницам круглой, овальной и прямоугольной формы лица. Каскадное выравнивание длины предполагает поэтапную филировку волос на разных уровнях.

Современная женская стрижка — каскад

Существует несколько вариантов стрижки каскад для средних волос:

• С косой челкой. Этот прием визуально удлиняет лицо. Челку принято укладывать на одну сторону.
• С прямой челкой. Такой вариант подходит только тем, у кого густые волосы. Прямая челка при основном каскадном типе состригания сразу обращает на себя внимание и подчеркивает любые недостатки.
• Асимметричный. Каскад с асимметрией передних прядей – это особый вид прически, который предполагает ежедневную укладку, так как без укладки может выглядеть чересчур небрежно.
• Градуированный. Это слоистый каскад, при котором самым объемным слоем является зона на затылке. За счет наслаивания создается ощущение пышности волос.
• Рваный. Рваный край создается путем ровного, но заостренного среза. По всей поверхности прически хаотично создают рваные пряди. Стрижка подходит тем, у кого от природы густые и тяжелые волосы.

Правила укладки

Многие женщины приходят к парикмахеру и просят сделать стрижку, которую не нужно укладывать. Таких стрижек не существует. Даже самая простая стрижка нуждается в упорядочивании.

Соблюдение базовых правил укладки позволяет избежать распространенных ошибок и существенно экономит потраченное на укладку время:

• Перед тем как приступать к укладке, волосы следует помыть с использованием шампуня и кондиционера.
• Волосы необходимо высушить естественным способом или использовать полотенце и фен с холодным воздухом. Сушка феном с использованием горячей подачи воздуха высушивает волос, нарушает структуру по всей длине.
• Мусс и пенку наносят на волосы перед укладкой. Мусс используют для придания объема тонкому волосу, а пенка способствует более крепкой фиксации.
• Гель или воск используют после придания прическе формы. Они необходимы для коррекции отдельных прядей.
• Для удобства укладки волосы делят на зоны, затем занимаются ими по очередности.

Чаще всего волосы укладывают с помощью фена, базовые правила укладки феном:

• Укладку феном начинают с затылочной части, челку укладывают в последнюю очередь.
• Чтобы придать корневой части объем, достаточно наклонить голову вниз и просушить корни с использованием уходового средства.
• Лаком фиксируют прическу на той стадии, когда дополнительных действий уже не требуются.
• Стилисты советуют менять режимы подачи воздуха, переходя с одного уровня на другой. При этом необходимо избегать длительной подачи горячего воздуха, чтобы не повредить структуру волоса.
• Челку укладывают на самой низкой скорости подачи воздуха.

Советы

Современные женские стрижки позволяют создавать разные образы, подчеркивать достоинства, скрывая недостатки. Решиться на кардинальную смену имиджа бывает непросто. Профессионалы советуют исключить спонтанность при выборе стрижки. Правильный подход – это анализ данных и прогноз результата.

Советы экспертов:

• Обладательницам тонких волос сразу следует отказаться от стрижек с ровной длиной. Оптимальный вариант для тонкого волоса – каскад, градуировка и неровное окрашивание.
• Короткие стрижки подойдут всем, когда хочет выглядеть моложе.
• Волосы средней длины – это промежуточный вариант, который устроит тех, кто не хочет рисковать.
• Для создания элегантного образа лучше выбрать классические варианты стрижек, подходящих по типу лица: боб, каре, гаврош, гарсон.
• Тем, кто не хочет долго укладывать прическу, следует выбирать подходящие по стилю варианты стрижек пикси или гаврош. Для быстрой укладки этих стрижек достаточно выделить несколько прядей с помощью моделирующего воска.

Женские стрижки стали настоящим инструментом для создания неповторимого образа. Современные укладки – это неотъемлемая часть стиля каждой женщины.

Видео о современных женских стрижках

Главные тренды в стрижках 2023:

Итальянский боб или бикси: самые модные стрижки, одну из которых стоит сделать этой весной

Теплые солнечные дни, приятный ветерок и избавление от груза теплой зимней одежды дарят необъяснимое ощущение свободы и легкости. Именно поэтому весной женщинам хочется обновления во всем: от гардероба и макияжа до чего-то более рискованного, как, например, новый цвет волос или прическа. Конечно, новая стрижка – это самый простой способ быстро сменить имидж и почувствовать обновление. Но по-настоящему освежить внешний вид поможет только прическа, которая не просто нравится, а еще и отвечает современным трендам. Вот несколько самых модных стрижек весны и лета 2023 года.

Многослойность на пике моды

Независимо от того, хотите ли вы радикально укоротить свои волосы или лишь освежить устраивающую вас длину, одна тенденция подходит абсолютно для всех модных стрижек этого сезона, и это многослойность. Нет ничего плохого в желании обновить прическу, не отрезая все, что отращивалось, холилось и лелеялось долгие годы. Вместо этого просто сделайте локоны многоуровневыми. Слои придают вашим волосам плотность, объем и текстуру и могут сделать ваш образ более завершенным, чем волосы, подстриженные на одну длину. Кроме того, слои прекрасно сочетаются со многими стилями челки.

Боб-джоб

Смешное название эта стрижка получила не только из-за того, что она олицетворяет стиль современных деловых женщин (job в переводе с английского – “работа”), но еще и потому, что это простая стрижка длиной до края челюсти: сочетание слов “боб” и jaw – по-английски “челюсть” – и породило слово “джоб”. В русском языке стрижка могла бы называться “чоб”.

Если вас заинтересовала эта стрижка, то хорошей новостью является еще и то, что боб-джоб – отличный вариант каре для обладательниц волос с тонкой текстурой. Эта стрижка может придать любым локонам очень стильный вид. Когда форма настолько стильна, больше ничего не нужно. Волнистые или прямые, с челкой или без – боб-джоб будет хорошо смотреться с любыми волосами.

Французский боб – классика вне времени

Если вам не хочется выбирать прическу среди множества новомодных стрижек, вы всегда можете выбрать что-то совершенно классическое, например французский боб. Этот тип каре непринужденный, легкий и никогда не выходит из моды. Тем не менее хотя эта стрижка вечна, она особенно актуальна в наши дни на фоне возрождения моды на классические короткие прически. Французский боб мягко заканчивается где-то между подбородком и скулами и обычно сопровождается полной челкой. Нет ничего сильнее говорящего о романтическом настроении и мечтах о солнечном весеннем парижском деньке, чем такая прическа.

Итальянский боб

Эта стрижка проигрывает в популярности своему французскому варианту, но это не значит, что итальянский боб менее красив или менее предпочтителен. На самом деле такая стрижка была очень популярна в 90-х, и ее нередко можно увидеть на голливудских красавицах во многих знаменитых фильмах. Сегодня прическа переживает модное возрождение.

Похудела: чем пожертвовала София Тарасова ради “ВИА Гры” (новые фото)
Женские джинсы: прежде чем их купить, нужно обратить внимание на одну деталь
“Папа обижается”. Агата Муцениеце об отношениях с Прилучным после развода

Итальянский боб характеризуется легкой слоистостью прядей, отсутствием челки и длиной ниже подбородка, но выше плеч, то есть локоны легко обрамляют шею. Эта прическа не так удобна, как французский боб, но зато более романтична и может подойти тем, кто не готов очень коротко отрезать свои волосы.

Прореженный боб

Хорошо сделанные стрижки средней длины будут хитом в это теплое время года. Один из новейших вариантов удлиненного боба – легкая стрижка с ярко выраженным прореживанием прядей. Очень освежающий внешность вариант среди множества тенденций коротких стрижек. В целом прореженный боб выглядит как гладкий, тупой боб, за исключением небольшого удлинения спереди. В чем смысл прореживания прядей? Такая работа с волосами создает внутреннее движение, снимая вес, что отлично подходит для женщин с густыми, объемными и жесткими волосами, помогая сохранить форму и продлить ношение стрижки в ее первоначальном виде.

Лохматая челка шэг-бэнгс

Принято считать, что весенне-летний сезон не лучшее время, чтобы делать челку, в конце концов, жара, влажность и пот могут затруднить контроль над ее укладкой. Но правила меняются, когда в игру вступает прическа шэг-бэнгс, отличающаяся наличием легкой, взлохмаченной и прореженной челки. Неровная и пушистая челка переходит в точно такие же слоистые пряди основных волос, длину которых вы можете определить сами по собственному желанию.

Редкий кадр: Викторя Исакова показала подросшую дочь от Юрия Мороза (новое фото)
Кожа гладкая и свежая: дермопланирование, или Зачем женщине нужно брить лицо
Полезно часто мыть: мифы о шампуне и уходе за волосами, которые только вредят

Лохматый вариант “Рэйчел”

Стрижка “Рэйчел” была хитом 90-х – именно такая прическа была у одноименной героини культового сериала “Друзья”. Сегодня эта стрижка, конечно, смотрится несовременно. Но стилисты придумали, как применить ее классическую форму к современным реалиям. Оказывается, нужно всего лишь сделать ее чуть более небрежной и взлохмаченной.

Двухслойная стрижка “осьминог”

Еще один современный вариант модной прически из 90-х – стрижка “осьминог”. Это очень короткие слои сверху, удлиняющиеся книзу. Укладка “осьминога” обычно делается с вогнутыми слоями наверху. Это создает более короткую часть “короны”, делает общий вид более несвязным, небрежным и от этого более похожим на настоящего осьминога.

Асимметричный боб

Асимметричные стрижки ненадолго вышли из моды на несколько последних лет, но этой весной они возвращаются, а значит, если вы давно мечтали о такой необычной прическе, пришло время сделать ее!

Как правило, асимметричный боб заметно длиннее с одной стороны, чем с другой. Вы можете сочетать его с тонкой челкой и свободными волнами для более небрежного образа или укладывать прямо – все зависит от вашего настроения и конечной цели.

Студентка полицейской академии Вьетнама рассказала, как ухаживает за кожей лица
Денежное дерево радует пышным цветением: мой секрет в уходе за листьями
“Мы по-прежнему дружим”: Деревянко прокомментировал разрыв с женой

Длинный боб с бликами, обрамляющими лицо

Не всем достаточно одной лишь стрижки, чтобы освежить образ. Если вы из них, попробуйте сочетать длинный боб с окрашиванием, включающим светлые блики по краям лица. Это придаст волосам дополнительный объем, а лицу – такое сияние, словно солнце все время светит прямо на вас, – эффект, в мире фотографии называемый “солнечным поцелуем”.

Скаллет

Как вы уже поняли, в моде рваные многослойные стрижки. Более длинный и “разношерстный” вариант маллета получил название “скаллет”.

Эта стрижка представляет собой сочетание длинных и коротких локонов, но с мягким и более текстурным переходом, чем у классического маллета, чтобы создать изменчивый, неряшливый и непринужденный вид. Более аккуратная верхняя часть идеально подходит для романтичного весеннего сезона.

“Волчья” стрижка

Это несвязанные слои с очень короткими участками вокруг макушки головы. Укладка с челкой и дополнительным объемом может создать идеальное сочетание крутого стиля с современной непринужденностью.

Пикси + боб = новая стрижка бикси

Сочетание двух стрижек дает объем короткой пикси, сохраняя при этом длину и универсальность боба. Эта стрижка идеальна, если вы ищете обновленный и очень простой в укладке стиль, который дополнит ваш образ, независимо от того, какая у вас текстура волос.

Ультракороткие кудряшки

Перманентная завивка вернулась в моду, так что вы можете попробовать такую стрижку даже в том случае, если от природы ваши волосы идеально прямые. Ну а для тех, кто от природы кудрявый, это одна из лучших причесок на теплое время года. Сочетая классическую стрижку пикси с кудрями или волнами, вы сможете придать своим натуральным волосам блеск и отдохнуть от горячих инструментов, когда наступает жара и влажность. Кстати, обладательницы прямых волос, если им хочется больше кокетства и беззаботной “лохматости” в весенне-летний период, могут добавить перманентную завивку вообще для любой из вышеописанных стрижек.

Руководство по тонкой настройке Stable Diffusion с вашими собственными изображениями

Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы попробовать новую прическу, прежде чем сделать ее окончательно? Как насчет исполнения детской мечты стать супергероем? Может быть, у вас есть собственный цифровой Funko Pop в качестве изображения профиля? Все это возможно с DreamBooth , новым инструментом, разработанным исследователями Google, который выводит недавний прогресс в синтезе изображений с текстовым условием на новый уровень.

В нашем предыдущем посте мы обсудили модели генерации текста в изображение и огромное влияние, которое такие модели, как DALL·E и Stable Diffusion, оказывают на сообщество машинного обучения.

Теперь, в этом сообщении блога, мы проведем вас через внедрение DreamBooth, чтобы вы могли создавать изображения, подобные тем, которые вы видите ниже. Для этого мы внедрим себя в словарь предварительно обученной модели стабильной диффузии. Имейте в виду, создание изображений себя (или своих друзей) вызывает сильное привыкание. Не говорите, что мы вас не предупреждали!

Кроме того, если вы знаете часть нашей команды, вы можете узнать некоторые лица на следующих изображениях. 👀

Мотивация DreamBooth

Не стесняйтесь пропустить этот раздел, если вы не особенно интересуетесь теорией, лежащей в основе подхода, и предпочитаете сразу погрузиться в реализацию.

Первый шаг к созданию собственных образов с помощью DreamBooth — научить модель тому, как мы выглядим . Для этого мы будем следовать специальной процедуре имплантации самостоятельно в выходное пространство уже обученной модели синтеза изображений.

Вам может быть интересно, почему мы должны следовать такой специальной процедуре. В конце концов, эти модели синтеза изображений нового поколения обладают беспрецедентной выразительной силой. Разве мы не можем просто передать модели чрезвычайно подробное описание человека и покончить с этим? Короткий ответ: нет. Этим моделям все еще очень сложно реконструировать ключевые визуальные признаки, характеризующие конкретного человека. Вместо этого модель должна узнать, как мы выглядим, до мельчайших деталей, чтобы впоследствии воспроизвести нас в самых вымышленных сценариях.

Для этого мы настроим эту модель с набором изображений, привязав их к уникальному идентификатору, который ссылается на нас.

Но подождите… Сколько нам понадобится этих изображений? Модели глубокого обучения обычно требуют больших объемов данных для получения значимых результатов (тем более для этих моделей синтеза больших изображений). Означает ли это, что нам нужны тысячи собственных фотографий, чтобы модель воспроизвела нас точно?

К счастью, нет. Техника, которую мы собираемся показать вам, достигает результатов, подобных тем, которые вы видели выше, с не более чем 9 баллами.0003 дюжины изображений твоего лица. Тем не менее, эти изображения должны демонстрировать некоторые различия с точки зрения различных перспектив вашего лица (например, спереди, в профиль, промежуточных углов), выражений лица (например, нейтральное, улыбающееся, хмурое) и фона. Вот примеры трех жертв, которые мы выбрали для этой записи в блоге: Fernando , Giuls и Luna (слева направо).

После того, как вы собрали эти изображения, следующим шагом будет пометить их текстовым приглашением. Следуя инструкциям в документе DreamBooth, мы будем использовать подсказку 9.0041 A [имя токена] [существительное класса] , где [имя токена] — идентификатор, который будет ссылаться на нас, а [существительное класса] — уже существующий класс в словаре модели, описывающий нас на высоком уровне. Например, для Фернандо Бернуи (соавтора и одной из жертв нашего эксперимента ) возможной подсказкой будет Фбернуи мужчина . Другие примеры классовых существительных включают женщина , ребенок , подросток , собака или солнцезащитные очки . Да, этот подход работает и с животными, и с другими объектами!

Мотивация связывания нашего уникального идентификатора с существительным класса во время обучения состоит в том, чтобы использовать сильное визуальное представление модели о классе субъекта. Другими словами, модели будет намного легче узнать, как мы выглядим, если мы скажем ей, что мы человек , а не холодильник . Авторы DreamBooth обнаружили, что включение существительного соответствующего класса в тренировочные подсказки снижает скорость обучения и повышает визуальную точность воспроизводимых особенностей субъекта.

Тем не менее, есть еще две проблемы, которые мы должны решить, прежде чем мы сможем точно настроить модель:

Первая — переоснащение : эти чрезвычайно большие генеративные модели неизбежно будут переобучать такой небольшой набор изображений, независимо от того, насколько разнообразным он может быть. Это означает, что модель научится воспроизводить объект с высокой точностью, но в основном в позах и контекстах, присутствующих на обучающих изображениях.

Потеря априорного сохранения действует как регуляризатор, который устраняет переоснащение, допуская изменчивость позы и разнообразие внешнего вида в заданном контексте. Изображение и подпись из статьи DreamBooth.

Во-вторых, языковой дрейф: поскольку обучающие подсказки содержат существующее существительное класса, модель забывает, как генерировать разные экземпляры рассматриваемого класса. Вместо этого при запросе [существительное класса] модель возвращает изображения, напоминающие объект, для которого она была настроена. По сути, он заменяет визуальный априор, который у него был для класса, конкретным предметом, который мы ввели в его выходное пространство. И хотя Фернандо красивый мужчина, не все мужчины похожи на него!

Языковой дрейф. Без потери априорного сохранения точно настроенная модель не может генерировать собак, отличных от точно настроенной. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Чтобы решить обе проблемы, авторы DreamBooth предлагают потерю предварительного сохранения для конкретного класса. Проще говоря, идея состоит в том, чтобы контролировать процесс тонкой настройки с помощью собственных сгенерированных моделью образцов существительного класса. На практике это означает, что модель одновременно соответствует нашим изображениям и изображениям, взятым из визуального априора не точно настроенного класса. Эти предварительно сохраненные изображения выбираются и помечаются с помощью подсказки [класс существительное]. Это помогает модели запомнить, как выглядит универсальный член предметного класса. Авторы рекомендуют выборку из 200×N200 \×N200×N [существительное класса] изображений, где NNN обозначает количество изображений субъекта.

Тренировочный подход. Изображения субъекта подгоняются вместе с изображениями из класса субъекта, которые сначала создаются с использованием той же модели стабильной диффузии. Компонент суперразрешения модели (который повышает разрешение выходных изображений с 64 x 64 до 1024 x 1024) также точно настроен, используя исключительно изображения объекта. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Теперь, когда мы рассмотрели все важные части теории, осталось только настроить модель синтеза изображений. Давай сделаем это!

Тонкая настройка стабильной диффузии с вашими фотографиями

Перед тонкой настройкой нашей модели необходимы три важных элемента: оборудование , фотографии и предварительно обученная модель стабильной диффузии .

Первоначальная реализация требует большого количества ресурсов графического процессора для обучения, что затрудняет воспроизведение обычным практикам машинного обучения. Однако сообщество в раздоре разработало неофициальную реализацию, которая требует меньше вычислительных ресурсов. Если у вас есть доступ к машине с графическим процессором видеопамяти не менее 16 ГБ, вы можете легко обучить свою модель, следуя инструкциям обучающего примера DreamBooth от Hugging Face. Если вы этого не сделаете, мы вас прикроем! В этом посте мы покажем вам, как обучать и выполнять логические выводы в бесплатном Google Colab. Да, вы правильно прочитали, уровень бесплатного пользования Google Colab!

Обратите внимание, что используемая записная книжка может быть устаревшей из-за быстрого развития используемых библиотек, но она была протестирована и подтвердила свою работоспособность. Январь 2022 .

Второй элемент — фотографии субъекта. В этом уроке мы будем использовать фотографии членов TryoGang и одного из наших питомцев. В любом случае, есть некоторые правила, которым мы должны следовать, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Как упоминалось в разделе мотивации, Стабильная диффузия имеет тенденцию превосходить тренировочные изображения. Чтобы этого не произошло, убедитесь, что обучающая подгруппа содержит субъект в разных позах и местах. Несмотря на то, что в оригинальной статье рекомендуется использовать от 4 до 6 изображений, сообщество Discord обнаружило, что использование От 10 до 12 изображений дает лучшие результаты. Как правило, мы будем использовать 2 изображения, включая туловище и 10 лиц, с разным фоном, стилями, выражениями, смотрящими и не смотрящими в камеру и т. д.

Если вы смотрите на камеру и улыбаться на каждой фотографии, не ожидайте, что модель создаст впечатление, что вы смотрите в сторону или с нейтральным лицом, поэтому избегайте использования только селфи!

Кроме того, убедитесь, что тренировочные изображения обрезаны до квадратного соотношения, так как Stable Diffusion уменьшает их до 64 x 64, чтобы использовать их для обучения.

И последнее, но не менее важное: нам потребуются веса предварительно обученной модели Stable Diffusion. Их можно загрузить с сайта Hugging Face, для чего нам потребуется создать учетную запись, прочитать карточку модели и принять условия. Не загружайте модель вручную, потому что обучающий скрипт сделает это автоматически.

Теперь, когда мы все настроили, давайте настроим модель!

Обучение

Мы будем использовать эту реализацию, которая включает блокнот, готовый к использованию в Google Colab. Вы можете открыть блокнот, нажав на эту ссылку.

Перед запуском давайте изменим его для нашего варианта использования (мы будем использовать Фернандо в качестве субъекта для иллюстрации инструкций). Нам нужно определить четыре параметра для процесса обучения:

1. ИМЯ ТОКЕНА: соответствует уникальному идентификатору, который будет ссылаться на предмет, который мы хотим добавить. Это имя должно быть уникальным, чтобы нам не пришлось конкурировать с существующим представлением. Здесь мы можем использовать простой первый инициал + фамилия имя токена, например fbernuy .
2. ИМЯ КЛАССА: Это имя класса, которое мы представили в разделе мотивации. В исходной статье DreamBooth рекомендуется использовать общие классы, такие как мужчина, женщина или ребенок (если субъект — человек) или кошка или собака (если субъект — домашнее животное). Однако сообщество Discord, реализующее подход Stable Diffusion, обнаружило, что использование знаменитостей, похожих на объект, дает лучшие результаты. В нашем случае мы использовали Джорджа Клуни, когда речь идет о мужчине, и Дженнифер Энистон, когда речь идет о женщине. Мы по-прежнему использовали класс «кошка» для Луны, так как не могли придумать подходящего известного кота, кроме Гарфилда.
3. КОЛИЧЕСТВО РЕГУЛИРУЕМЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ: Как уже упоминалось в разделе мотивации, нам нужна потеря априорного сохранения для конкретного класса, чтобы предотвратить проблемы с переоснащением и дрейфом языка. Мы следовали первоначальной рекомендации авторов по использованию 200 изображений на обучающее изображение. Помните, что использование большего количества изображений регуляризации может привести к лучшим результатам.
4. ИТЕРАЦИИ ОБУЧЕНИЯ: Этот параметр определяет количество итераций, которые модель будет выполнять в процессе тонкой настройки. Если это число слишком низкое, модель будет не соответствовать изображениям субъекта и не сможет точно воспроизвести их во время логического вывода. Если он слишком высок, вместо этого модель будет переобучать, что сделает невозможным воспроизведение субъекта с выражениями, позами или контекстами, отличными от тех, что есть в обучающем подмножестве. Эмпирическое правило, которое показало хорошие результаты в наших экспериментах, заключается в использовании от 100 до 200 итераций на тренировочное изображение. Поскольку у нас есть 12 изображений Фернандо, давайте используем 2400 итераций.

Теперь давайте изменим блокнот с этими параметрами следующим образом:

Теперь мы готовы запустить блокнот и настроить нашу модель. Первые несколько ячеек установят необходимые зависимости. После этого нам будет предложено войти в HuggingFace, используя наш токен доступа.

Затем нас попросят загрузить фотографии субъекта. Здесь можно использовать кнопку «Выбрать файлы» и выбрать изображения с нашего компьютера или загрузить их непосредственно в каталог объекта внутри 9Папка 0041 data в экземпляре Colab. В следующей ячейке происходит волшебство. Наконец-то мы добрались до тонкой настройки модели! Скрипт загрузит веса предварительно обученной модели, сгенерирует изображения регуляризации, а затем выполнит указанное количество итераций обучения. Весь процесс должен занять около полутора часов, так что наберитесь терпения. Не забывайте следить за блокнотом!

После завершения обучения нам будет предложено преобразовать модель в файл ckpt . Это настоятельно рекомендуется, так как это требование для чрезвычайно полезного веб-интерфейса, который мы представим далее в этом сообщении в блоге. Как только мы сохранили ckpt в экземпляре ноутбука, мы загрузим его на наш локальный компьютер или сохраним в папку на нашем диске.

Мы можем протестировать нашу доработанную модель, запустив ячейки под разделом «Вывод» блокнота. Первая ячейка загружает модель, которую мы только что обучили, и создает новый конвейер Stable Diffusion, из которого берутся образцы изображений. Мы можем установить начальное значение для управления случайными эффектами во второй ячейке. И вот, момент, которого вы ждали с тех пор, как начали читать этот пост в блоге: создание наших пользовательских изображений!

Ячейка с заголовком «Выполнить для создания изображений» управляет процессом создания изображений. Всего есть 7 параметров, которые мы можем изменить, чтобы настроить наше изображение:

• приглашение : текстовое приглашение, которое будет управлять созданием изображения. Здесь мы должны включить имя токена, которое ссылается на нашу тему.
• отрицательная подсказка : служит для указания того, что мы не хотим видеть на изображении. Например, если мы хотим создать изображение с облачным небом, мы вводим 9.0041 ясное небо как отрицательная подсказка.
• num_samples : количество изображений, которые модель будет генерировать в одном пакете.
• guide_scale : также известный как CFG Scale, представляет собой число с плавающей запятой, которое определяет, насколько важным является текстовое приглашение ввода. Более низкие значения этого параметра позволят модели иметь больше художественных вольностей при создании изображений.
• num_inference_steps : количество шагов шумоподавления, которые будет выполнять модель. Большее количество шагов обычно приводит к более подробным изображениям за счет увеличения времени вывода. Однако будьте осторожны с этим параметром, так как слишком большое количество шагов может привести к визуальным артефактам на изображениях.
• высота : высота сгенерированного изображения в пикселях.
• ширина : ширина сгенерированного изображения в пикселях.

Не существует волшебной формулы для создания идеального изображения, поэтому вам, вероятно, придется некоторое время поэкспериментировать с этими параметрами, прежде чем вы добьетесь желаемого результата. Если у вас возникли проблемы с созданием крутых изображений, не расстраивайтесь! По словам Джо Пенны (одного из менеджеров канала Stable Diffusion Discord), некоторые из наиболее распространенных проблем имеют довольно простые решения.

• Если они не похожи на объект: Проверьте правильность подсказки и соответствие изображений советам, которые мы давали ранее. Попробуйте включить имя класса в приглашение и имя токена (например, фотография TOKEN_NAME georgeclooney ). Нам также может потребоваться обучение для большего количества итераций.
• Если они слишком похожи на тренировочные изображения: возможно, мы слишком долго тренировались, использовали слишком мало изображений или наши изображения могут быть слишком похожими. Мы модифицируем приглашение, включив в его конец имя токена, например: изысканная портретная фотография среднего формата 85 мм TOKEN_NAME с классической прической .
• Если использование сложной подсказки не дает желаемых результатов: возможно, мы провели слишком мало итераций обучения. Мы можем попробовать повторить имя токена в подсказке, например: TOKEN_NAME на портретной фотографии, TOKEN_NAME на фотографии среднего формата 85 мм TOKEN_NAME .

Хотя ноутбук чрезвычайно удобен для обучения модели, он далеко не лучшая платформа для создания изображений. В следующем разделе мы представим невероятно мощный инструмент для дальнейшего улучшения процесса создания изображений.

На практике: создание классных изображений

Создание великолепных изображений требует практики и терпения. Однако этот процесс можно облегчить, используя правильные инструменты. Тот, который мы собираемся показать вам, действительно сногсшибателен; он настолько универсален, что мы не можем рекомендовать его достаточно! Это WebUI, который делает весь процесс более интерактивным и увлекательным.

Чтобы использовать его, мы должны запустить веб-сервер и следовать инструкциям по установке, доступным для Linux, Windows или Apple Silicon. В качестве альтернативы мы можем запустить сервер на другом Colab, используя эту ссылку. Помните, что при создании изображений время летит незаметно, а уровень бесплатного пользования Colab ограничен!

После установки мы скопируем файл ckpt нашей модели в папку веб-сервера, stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion , а затем запустим скрипт веб-сервера ( webui.sh или webui.bat ). Это дает нам адрес и порт пользовательского интерфейса, чтобы мы могли открыть его с помощью нашего любимого браузера.

Инструмент WebUI для стабильной диффузии от AUTOMATIC1111

Пользовательский интерфейс имеет множество различных функций. Мы настоятельно рекомендуем изучить вики проекта. Разработка Stable Diffusion и этого пользовательского интерфейса идет быстро, поэтому имейте в виду, что это может измениться!

Первое, что нам нужно сделать, это выбрать нашу доработанную модель Stable Diffusion. В верхней части страницы WebUI мы найдем раскрывающееся меню со всеми доступными файлами ckpt . Если вы не видите своего в списке, убедитесь, что вы скопировали файл ckpt в правильный каталог.

В этом уроке мы сосредоточимся на объяснении трех основных функций пользовательского интерфейса: преобразования текста в изображение, изображения в изображение и рисования.

Текст в изображение (txt2img)

Текст в изображение — это самый простой способ использования нашей модели: напишите приглашение, установите некоторые параметры и вуаля! Модель генерирует изображение, соответствующее подсказке по выбранным параметрам.

На первый взгляд это может показаться простым. Однако нам, возможно, придется попробовать несколько комбинаций параметров, прежде чем попасть в точку. Основываясь на нашем опыте, мы рекомендуем выполнить следующие шаги для создания самых крутых изображений:

• Выберите стиль на lexica.art и добавьте свою тему в подсказку. Например, давайте посмотрим, как бы выглядел Фернандо с новой прической: фбернуй. эпическая стрижка. прическа фотография .
• Используйте случайное начальное число, пока не получите что-то похожее на то, что вы задумали. Это может выглядеть не совсем так, как объект, но мы можем исправить это позже.
• Скопируйте начальное значение из описания изображения и используйте его для создания такого же изображения с другими параметрами. Лучший способ сделать это — использовать сценарий графика X/Y : выберите список шагов ( 10, 15, 20, 30 ) и список шкал CFG ( 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4,0 ). Инструмент построит матрицу с одним изображением для каждого шага ввода и комбинации масштаба. Мы также можем использовать другие параметры в качестве переменных X и Y .
• Затем выберите тот, который вам нравится больше всего, скопируйте соответствующие значения параметров и удалите сценарий, чтобы сгенерировать только выбранное изображение. Если вам не нравится ни одно из изображений, попробуйте с другими параметрами, другим начальным числом или другой подсказкой!

Выбранное случайное изображение

Исследование параметров

Окончательный результат

Изображение в изображение (img2img)

Второй вариант — создать новое изображение на основе существующего изображения и подсказки . Модель изменит все изображение, поэтому мы можем применить новые стили или сделать небольшую ретушь.

Начнем с подсказки txt2img: очень-очень замысловатое фотореалистичное фото фанко-поп фбернуй, детальное студийное освещение, отмеченные наградами четкие детали . Следуя стратегии, описанной выше, мы используем txt2img и генерируем несомненно классно выглядящий Funko Pop. Тем не менее, мы хотели бы улучшить бороду, чтобы она была ближе к нашему объекту, и осветлить цвет носа.

Для этого мы нажмем кнопку Отправить на img2img и вручную нарисуем желаемый стиль бороды и носа, используя инструмент, похожий на MS Paint, в веб-интерфейсе (в центре). Мы можем уменьшить параметр силы шумоподавления, чтобы получить результат, максимально похожий на исходный, и поэкспериментировать с остальными обычными параметрами, пока не получим желаемый результат (справа).

txt2img сгенерированное изображение

простые модификации изображения

img2img результат

Следуя той же стратегии img2img, мы немного улучшили цвета меха Луны на этой эпической картинке и добавили несколько линий улыбки в аниме-версию Джулса.

txt2img сгенерированные изображения

img2img улучшенное изображение

Inpainting

Третий вариант позволяет нам указать область изображения для заполнения нашей моделью , сохраняя остальную часть изображения нетронутой (в отличие от метода img2img , который изменяет все входное изображение). Это может быть полезно для замены лица на существующей фотографии (если объект — человек) или для создания изображения объекта в другом сценарии или условиях освещения с сохранением фона и контекста. Имейте в виду, что использование этого метода немного сложнее, поскольку нужно исследовать больше параметров.

Например, давайте сгенерируем изображение Фернандо в образе Железного человека. Поскольку в доспехах много важных деталей, мы будем использовать исходное изображение с постера фильма в качестве источника и поменяем лицо Железного человека с помощью инструмента Inpainting .

Первое, что мы сделаем, это выберем инструмент Inpainting на вкладке img2img . После загрузки нашего эталонного изображения мы выделим область вокруг головы с помощью инструмента «Кисть» и введем фотографию fbernuy 9.0042 в качестве подсказки, так как мы не хотим, чтобы модель заполняла эту область чем-либо еще, кроме лица Фернандо.

Прежде чем генерировать изображение, давайте взглянем на наиболее важные параметры, добавленные в inpaint.

• Маскированное содержимое : определяет, чем заполнить маскируемую область. Мы можем выбрать оригинал (по умолчанию), если исходное содержимое похоже на то, чего мы хотим достичь, поэкспериментировать с заполнить , чтобы помочь нам сохранить окружающую информацию, или скрытый шум использовать шум. Независимо от того, какой вариант мы выберем, случайный шум будет добавлен на основе параметра Denoising Strength .
• Сила шумоподавления : определяет стандартное отклонение случайного шума, добавляемого к маскируемой области. Чем выше этот параметр, тем ниже сходство с содержимым немаскированной части изображения.
• Inpaint с полным разрешением : inpaint изменяет размер всего изображения до указанного целевого разрешения по умолчанию. Если этот параметр включен, размер маскируемой области изменяется, а результат вставляется обратно в исходное изображение. Это помогает получить лучшие результаты для небольших масок, поскольку закрашиваемая область визуализируется с гораздо большим разрешением.

В этом примере мы будем использовать исходное замаскированное содержимое (поскольку замаскированная область уже является лицом) с силой шумоподавления 0,50 , а включим отрисовку при полном разрешении. Затем мы установим случайное начальное число -1 и повторим процесс, который мы делали раньше: терпеливо генерируем изображения, пока не получим изображение, похожее на то, что нам нужно. Наконец, мы исправим начальное значение и воспользуемся сценарием X/Y plot , чтобы исследовать различные этапы выборки 9.Комбинации 0042 и CFG Scale .

Исходное изображение

Промежуточные результаты inpaint

Круто, правда? На данный момент мы создали отличное изображение, в котором сохранились все детали исходного изображения, но с лицом Фернандо вместо лица Роберта Дауни-младшего. Тем не менее, есть одна маленькая деталь, которую мы хотим исправить в бороде.

Лучший способ исправить это — снова использовать закрашивание, но использовать уже закрашенное изображение вместо исходного (не ожидали этого, не так ли?). Таким образом, мы можем указать модели изменять исключительно область вокруг бороды и вводить более конкретную подсказку, например 9.0041 фото фбернуя с бородой .

Окончательный результат окрашивания с деталями бороды

Мы показали вам, как создать классные изображения вас, ваших друзей, ваших домашних животных или любого конкретного предмета, который вы хотите, начиная с идеи, эскиза или существующего изображения!

Теперь вы готовы создавать крутые изображения самостоятельно! Вот несколько изображений, которые мы создали из наших объектов, которые могут быть вам полезны для вдохновения. Веселиться!

Джулс в игре престолов

Луна в шляпе на день рождения

Фернандо, холст, масло

Деловой портрет Фернандо

Луна в солнцезащитных очках

Луна в жемчужных серьгах

Заключительные мысли

Стабильная диффузия означала один из самых больших скачков демократизации образов.