Kernarbeitsabläufe auf LoraAI
Die Plattform kombiniert drei Kernfunktionen in einer einzigen Oberfläche. Nutzer müssen nicht zwischen separaten Werkzeugen für Generierung, Bearbeitung und Training wechseln. Sie können mit einem öffentlichen LoRA-Modell, einer Texteingabe oder einem hochgeladenen Referenzbild beginnen und von statischen Bildern zu Videos wechseln, während die gleiche visuelle Identität erhalten bleibt.
Ablauf der Bildgenerierung
Der standardmäßige Arbeitsablauf für die Bildgenerierung läuft in vier klaren Schritten ab:
Erstellen Sie eine Prompt, die Motiv, Szene, Beleuchtung, Kamerastil, Farben und das gewünschte Ausgabeformat beschreibt
Wechseln Sie in den Bild-zu-Bild-Modus und laden Sie Quellreferenzen hoch, wenn das Ergebnis zu einem vorhandenen Layout, einer Pose, Produktform oder dem Gesicht eines Charakters passen muss
Führen Sie das Modell aus, vergleichen Sie die generierten Varianten und passen Sie die Formulierung der Prompt an, um das Ergebnis zu verfeinern
Laden Sie fertige Bilder herunter oder speichern Sie erfolgreiche Prompts, um sie später für verwandte kreative Aufgaben wiederzuverwenden
LoRA-Modellverzeichnis
Das öffentliche Modellverzeichnis enthält kuratierte, vortrainierte LoRA-Modelle, die auf Basisarchitekturen wie Flux.1 D und SDXL 1.0 aufbauen. Jeder Eintrag zeigt den Typ des Basismodells, das erforderliche Triggerwort, die empfohlene Skaleneinstellung, Beispiel-Prompts und beispielhafte Generierungsergebnisse. Nutzer können Modelle für Stile wie Retro-Werbeästhetik, 70er-Jahre-Fotografie, Anime-Illustrationen, Werbeflächen-Mockups, mittelalterliche Kunst und Produktaufnahmeformate vergleichen, bevor sie das zugehörige Generierungswerkzeug öffnen.
Individuelles LoRA-Training
Nutzer können ein wiederverwendbares eigenes LoRA trainieren, wenn Prompts und Referenzbilder allein nicht ausreichen, um eine konsistente Identität über Dutzende von Ausgaben hinweg zu wahren. Der aktuelle Trainingsablauf arbeitet mit Bilddatensätzen und erzeugt LoRAs, die sowohl mit der Bildgenerierung als auch mit der unterstützten Wan 2.2-Videopipeline kompatibel sind. Trainierte LoRAs können für Charakterprojekte, Inhalte von KI-Influencern, Markenstil-Systeme, Produktlinien, Visualisierungen von Kleidung und wiederkehrende Kampagnenressourcen verwendet werden.
Unterstützte Anwendungsfälle
Jeder Anwendungsfall hat eine eigene, fokussierte Arbeitsablaufseite, die für die Aufgabe vorkonfiguriert ist:
Generierung konsistenter Charaktere, die die Gesichtsidentität über verschiedene Posen, Outfits, Szenen und Stile hinweg bewahren
Erstellung von Inhalten für KI-Influencer für Social-Media-Beiträge, Profilbilder und Markenkollaborationen
Werkzeuge für Stil-LoRAs, um einen festen visuellen Look auf Poster, Illustrationen, Konzeptkunst und Markenressourcen anzuwenden
Generierung von Produktfotos, die Produktform, Material und Beleuchtung für Shop-Einträge und Werbeinhalte festlegen
Generierung von KI-Modellen für Mode-Lookbooks und Visualisierungen von Outfit-Kampagnen
Arbeitsabläufe für Kleidungs-LoRAs, die Passform, Stofftextur und Farbe von Kleidung konsistent halten
Werkzeuge für konsistente Charakterdarstellungen in Videos für kurze Dramen und Mehrschuss-Geschichteninhalte
Funktionen zur Videogenerierung
Nutzer können ein trainiertes LoRA für einen bestimmten Charakter, Stil oder Produkt in den KI-Videoarbeitsablauf der Plattform übernehmen. Es unterstützt Generierung von Text-zu-Video, Bild-zu-Video und Video-zu-Video und kann Ausgaben in 720P erstellen. Im kostenlosen Tarif können Nutzer ein erstes 720P-Video generieren, bevor Guthaben kostenpflichtig verwendet wird.
Wichtige Funktionen
Zwei Generierungsmodi: Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild
Integrierte KI-Skalierung für Bildschärfung, Wiederherstellung von Details und Verbesserung von Texturen
Voreingestellte Seitenverhältnisse für quadratische Social-Media-Beiträge, vertikale Stories, breite Banner, Produktlisten und redaktionelle Layouts
Steuerelemente für schnelle Iterationen, um Chargen von visuellen Inhalten zu generieren, zu vergleichen und zu verfeinern – ohne manuelle externe Bearbeitung
Kein Wechsel zu externen Werkzeugen für den vollständigen durchgehenden LoRA-Arbeitsablauf erforderlich
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