AI Tudásbázis

Hálózatok (AI modellek)

Az AI-s „hálózatok” alatt magukat a betanított modelleket értjük – tipikusan .safetensors fájlokat –, amelyek ténylegesen elvégzik a munkát.
Ezek határozzák meg, mit tud az AI, milyen stílusban gondolkodik, rajzol vagy generál.

Egy hálózat lehet:

• általános (sok mindenre „elmegy”)
• erősen specializált (pl. anime, fotórealisztikus, portré)
• vagy egy adott célra finomhangolt (pl. SD 1.5 vs SDXL)

Fontos:
a modell nem okosabb, mint amire betanították – viszont ha jól választasz hálózatot, az eredmény nagyságrendekkel jobb lehet ugyanazzal a prompttal.

Mikor melyik hálózatot érdemes használni?

Nincs „legjobb” modell, csak adott feladatra jobban illő.
Általános szabály, hogy érdemes egyszerűbb, stabil alapmodellel kezdeni, és csak akkor váltani speciális hálózatra, ha már tudod, mit szeretnél elérni.
Például:

• általános képekhez: általános SD 1.5 vagy SDXL modell
• karakterekhez, stílushoz: erre finomhangolt hálózat
• fotórealisztikus képekhez: kifejezetten erre tanított modell

Ha nem vagy biztos benne, melyik kell, ne a legextrémebbel kezdd – sokszor egy „unalmasabb” modell ad jobb, kezelhetőbb eredményt.

Mire alkalmas egy hálózat?

Egy hálózat pont abban jó, amire betanították.
Ez lehet:

• rajzolt stílus
• anime
• fotós megjelenés
• portré
• vagy egy nagyon konkrét téma

Ha egy modell neve, leírása vagy mintaképei alapján egyértelmű, mire készült, akkor abban általában erős, és kevesebb trükközés kell a promptolásnál.

Fontos megérteni:
nem a prompt „csodázik”, hanem a modell tudása dolgozik a háttérben.

Mikor nem érdemes használni egy adott modellt?

Ha egy hálózat:

• teljesen más stílusra készült
• túl specifikus a célodhoz
• vagy a géped erőforrásait túlfeszíti

akkor nem érdemes erőltetni.
Tipikus hiba, amikor:

• SDXL modellt próbálnak gyengébb gépen futtatni
• fotórealisztikus modellt használnak rajzos képekhez
• vagy túl sok kiegészítőt pakolnak egy amúgy instabil hálózatra

Ilyenkor a végeredmény nem jobb lesz, csak lassabb és kiszámíthatatlanabb.