Mein erstes eigenes Style Model auf NightCafe
Während ich fleißig an meinen aktuellen Buchprojekten arbeite, sprudeln natürlich auch immer wieder neue Ideen für zukünftige Geschichten in meinem Kopf. Manche davon verlangen einfach nach dem berühmten “extra Meter” – besonders, wenn es um die visuelle Gestaltung geht!
Wie viele von euch wissen, nutze ich für meine Bücher gerne KI-generierte Bilder, die ich anschließend noch individuell anpasse. Doch diesmal stand ich vor einer echten Herausforderung: Für ein kommendes Buch, das im Stil eines chinesischen Donghua gehalten sein soll – konkret ein historisches Wuxia- oder Xianxia-Abenteuer – wollte ich einen ganz besonderen Look erschaffen. Leider fand ich auf meiner bevorzugten Plattform [NightCafe] keine passenden Voreinstellungen, um genau diesen Stil zu treffen.
Also habe ich beschlossen, mein erstes eigenes Style Model zu trainieren!
Was sind LoRAs?
An dieser Stelle möchte ich kurz erklären, was LoRAs eigentlich sind. LoRA steht für “Low-Rank Adaptation” und ist eine Technik, mit der man bestehende KI-Bildmodelle gezielt an einen bestimmten Stil oder ein Thema anpassen kann, ohne das ursprüngliche Modell komplett neu trainieren zu müssen. Das bedeutet: Mit relativ wenig Aufwand und Daten kann man der KI beibringen, einen ganz eigenen Look zu erzeugen – perfekt für individuelle Projekte wie meines!
Mein Weg zum eigenen Wuxia-Style
Das Training meines eigenen LoRA-Modells war spannend und lehrreich. Ich habe zahlreiche Bildreferenzen gesammelt, den Trainingsprozess auf NightCafe durchlaufen und immer wieder an den Einstellungen gefeilt, bis die Ergebnisse endlich meinen Vorstellungen entsprachen.
Das Ergebnis? Seht selbst! Im Folgenden findet ihr eine kleine Galerie meiner ersten Kreationen mit dem neuen Wuxia/Xianxia-Style. Ich bin gespannt, wie euch die Bilder gefallen – und natürlich, wie sie sich später im geplanten Buchprojekt machen werden!
Wenn ihr selbst Lust habt, mit NightCafe zu experimentieren, schaut gerne mal vorbei: [NightCafe Profil].
Euer Liam Blue
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