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Doku

Skye Desk manual

Everything Skye Desk does and how to use it – from shooting your photos to using the finished LoRA. Each feature shows its status; only features in the current build have steps.

Erste Schritte

This chapter gets Skye Desk open on your Mac and explains projects and the workspace.

Download and first open

The first public build is not out yet; join the waitlist to get one email when it is. When it is out:

Download Skye Desk from the Download page.
Drag Skye Desk into Applications.
Open it. If macOS says it cannot check the app, open System Settings › Privacy & Security.
Scroll to Security and click Open Anyway next to Skye Desk, then confirm.
From then on Skye Desk opens normally.

Until the build is signed by Apple, macOS asks once. For Apple silicon Macs; system requirements will be confirmed with the first build; Intel Macs are not tested yet.

Workspace and projects

A workspace is a folder on your Mac that holds your projects. A project is one subject – one product, one character, one style – with its images, captions and training runs. Everything stays as ordinary files in that folder.

A first walk-through

Create a project and give it a trigger word (a made-up word such as prodshoot).
Drop 15–30 photos on the Dataset page.
Write a caption for each image, starting with the trigger word.
Export a training ZIP, or try a run in demo mode.
Compare the samples in a blind test.

Preparing your images

This chapter covers the photos a LoRA learns from: shooting them, choosing them and importing them.

Shoot with your phone

Most people do not need AI pictures to start – 20 to 30 good phone photos of your subject are enough.

How many photos

Product, Character	15–30
Kleidung	20–40
Essen	15–25
Stil	30 or more
A real person (only with their consent)	20–40
Effect, Material, Interior, Packaging	20–30

Vary everything except the subject

Angles: front, three-quarter, side, back, from above, and a few close-ups.
Backgrounds: change them 3–5 times. One background in every photo gets learnt as part of the subject.

Light: daylight by a window, shade, a lamp – not all the same.
Distance: wide, medium and detail shots.

Phone settings

Main camera at 1×; not the ultra-wide lens (it bends shapes).
Portrait mode off, filters off, beauty effects off.
Tap to focus on the subject; wipe the lens first.
Keep the highest resolution; HEIC is fine.

Avoid

Other brands’ logos and any text you do not want learnt.
Fingers over the subject; your reflection in shiny surfaces.
Near-identical shots – ten photos from the same spot teach less than three different ones.

Tips by kind

Produkt: Turn it a little between shots; include the logo side, the back and the base; one close-up of any engraving or label.
Kleidung: Use a dress form or a hanger, then a few worn shots (face out of frame is fine); include cuffs, collar, buttons and the fabric up close.
Character / figure: Front, three-quarter, side, back; the face and any markings close up; keep the same lighting.
Essen: Shoot within minutes, before it changes; top-down, 45° and side; one shot cut open if the inside matters.
Interieur: Corners and straight-on walls at eye height; daylight and lamp light; avoid people walking through.
Stil: Many different subjects in the same style – the subjects should vary, the style should not.
A real person: Written consent first. Varied expressions, light and clothes; no other people in frame.

Get them onto your Mac

Select the photos on your iPhone and share with AirDrop to your Mac.
They land in Downloads.
Drag them onto the Dataset page.

A shooting checklist inside the app, which shows what is still missing after import, is Geplant.

Use photos you already have

Pick sharp photos of the subject from different occasions; drop blurry ones, heavy filters and screenshots. 15–30 good photos beat 100 similar ones.

Use AI-generated or reference images

You can also build a dataset from pictures you generated, for example from a design sheet. Check each one for drift – a changed logo or pattern is learnt too.

Working with reference images directly, without training, is the Reference Kit: Geplant.

Importing

Wie importiere ich Bilder? Jetzt verfügbar

Beginnen Sie mit 15 bis 30 Bildern eines Motivs aus verschiedenen Blickwinkeln.
Klicken Sie auf Import (Importieren) oder ziehen Sie Bilder, Ordner oder eine ZIP hinein.
Durchsuchen Sie Namen oder Bildbeschreibungen, um jedes Bild zu finden.
Öffnen Sie Dataset overview (Datensatz-Übersicht), um Lücken und Ungleichgewichte zu erkennen.
Tippen Sie die Bildbeschreibung (den Text, der das Bild beschreibt) in das Feld rechts.

Supported: PNG, JPG, WebP, BMP, HEIC and TIFF images, folders, ZIP files, and same-name TXT or JSON captions. iPhone HEIC photos import as they are.

Überall ablegen oder einfügen In der nächsten Beta

Ablegen im Raster, auf einem Projekt in der Seitenleiste, auf der Seite Projects oder Home – oder mit ⌘V einfügen. Halten Sie ⌥, um zu verschieben statt zu kopieren. Duplikate werden erkannt, bevor etwas kopiert wird, und der Import lässt sich widerrufen.

Not in the current build yet – no steps until it is.

Organising your dataset

This chapter keeps the dataset tidy so the LoRA learns the right things.

Vorschau mit der Leertaste Jetzt verfügbar

Select an image and press Space.
Use ← und → to move between images.
Press Space again to close.

Fehlende Bildbeschreibungen markiert Jetzt verfügbar

Look for the marked images in the grid.
Choose the Missing captions filter to see only those.
Write or import the captions.

Ein Datensatz, der wie der Finder funktioniert In der nächsten Beta

Drücken Sie Return zum Umbenennen, ⌘⌫ zum Verschieben in den Papierkorb (mit Widerrufen) und nutzen Sie dieselben Farbtags wie im Finder. Änderungen im Finder erscheinen sofort.

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Stapelumbenennung In der nächsten Beta

Wählen Sie ein Muster und sehen Sie jeden neuen Namen, bevor Sie ihn anwenden. Bildbeschreibungen werden mit umbenannt, und ein Widerrufen stellt den ganzen Stapel wieder her.

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Datensatz-Check In der nächsten Beta

Bilder ohne Triggerwort, zu klein fürs Training, ungewöhnlich geformt oder fast identisch mit einem anderen werden markiert, jeweils mit einer Lösung daneben. Beinahe-Duplikate lassen sich inhaltlich mit einem Modell finden, das auf Ihrem Mac läuft (nur mit Ihrer Zustimmung heruntergeladen); Bilder werden nie hochgeladen.

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Alle Projekte von Home aus durchsuchen In der nächsten Beta

Durchsuchen Sie alle Projekte nach Bildbeschreibung, Dateiname oder Prompt. Jedes Projekt zeigt seinen nächsten Schritt.

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Writing captions

This chapter explains what to write – and what to leave out.

Leave out what you want the LoRA to learn. Write what should stay changeable. Start every caption with your trigger word.

Tipps für Bildbeschreibungen je Art

Figur: Beschreiben: Pose, Ansicht (vorne, seitlich), Hintergrund, Licht, worauf es steht.
Weglassen: das eigene Aussehen der Figur – Form, Farben, Gesicht, Zeichnung –, damit das Triggerwort es trägt.
Produkt: Beschreiben: Blickwinkel, Hintergrund, Untergrund, Licht, Requisiten daneben.
Weglassen: Form, Logobereich, Muster und Materialien des Produkts.
Kleidung: Beschreiben: wie es gezeigt wird (Schneiderpuppe, Bügel, Flat Lay), Blickwinkel, Hintergrund.
Weglassen: Schnitt, Stoff, Nähte, Knöpfe, Farbe.
Stil: Beschreiben: das Motiv jedes Bilds (ein Baum, ein Haus, ein Boot).
Weglassen: den Stil selbst – Papierschichten, weiche Schatten, Weiß auf Weiß.
Effekt: Beschreiben: das Objekt darunter (ein Kiefernzapfen, ein Schlüssel) und seine Umgebung.
Weglassen: den Effekt – Eiskristalle, Leuchten, Abnutzung.
Material: Beschreiben: wozu das Material geformt ist und wie es beleuchtet ist.
Weglassen: Textur und Farbe des Materials.
Interieur: Beschreiben: Raumaufteilung, Möbel, Kameraposition, Tageszeit.
Weglassen: Wandoberfläche, Boden, Farbpalette, Lichtqualität.
Essen: Beschreiben: Teller, Tisch, Blickwinkel, ob angeschnitten.
Weglassen: das Gericht selbst – Kruste, Anordnung der Früchte, Farben.
Verpackung: Beschreiben: was darum herum ist, Untergrund, Blickwinkel, Licht.
Weglassen: Form von Flasche oder Schachtel, Etikettbereich, Verschluss und Farbe.

The trigger word

A short made-up word that calls up your subject, such as prodshoot. Spell it the same way in every caption.

Schreibprüfung für Triggerwörter In der nächsten Beta

Unterschiedliche Schreibweisen Ihres Triggerworts (das Wort, das Ihr Motiv aufruft) werden in einem Schritt gefunden und korrigiert.

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Wie korrigiere ich viele Bildbeschreibungen auf einmal? Jetzt verfügbar

Öffnen Sie Caption tools › Find and replace (Suchen und Ersetzen).
Geben Sie die gesuchten Wörter ein.
Geben Sie ein, was daraus werden soll.
Klicken Sie auf Preview (Vorschau) und lesen Sie jede Vorher/Nachher-Zeile.
Klicken Sie auf Apply (Anwenden). Widerrufen stellt den Stapel wieder her.

Tag-Verteilung sehen Jetzt verfügbar

Open Dataset overview.
Read the share of images for each tag.
Click a tag to see those images, and fix captions that lean one way.

Wie hole ich Bildbeschreibungen von meiner eigenen KI? Jetzt verfügbar

Exportieren Sie alle Bilder und lassen Sie eine beliebige KI je eine .txt schreiben.
Wählen Sie Import › Import Caption Pack (Beschreibungspaket importieren) und dann die Datei.
Prüfen Sie, ob Write to (Schreiben in) das richtige Projekt zeigt.
Prüfen Sie die Zeilen: MATCH wird geschrieben, SKIP nicht.
Klicken Sie auf Write captions (Bildbeschreibungen schreiben).

Tag-Panel für den ganzen Datensatz In der nächsten Beta

Sehen Sie jeden Tag und wie oft er vorkommt, und fügen Sie ihn auf vielen Bildern zugleich hinzu, entfernen oder benennen Sie ihn um – mit Widerrufen.

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KI-Bildbeschreibungen einzeln prüfen In der nächsten Beta

Sehen Sie alte und neue Bildbeschreibung nebeneinander und behalten Sie nur die angehakten. Vorher wird ein Backup erstellt.

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Training

This chapter turns the dataset into a LoRA – and explains what is real and what is simulated today.

In the current build, training runs in demo mode: no GPU is rented and nothing is charged.

Wie exportiere ich eine Trainings-ZIP? Jetzt verfügbar

Geben Sie jedem Bild eine Bildbeschreibung; leere blockieren den Export.
Öffnen Sie das Menü File (Ablage).
Wählen Sie Export Training Package (Trainingspaket exportieren) oder drücken Sie ⌘⇧E.
Entpacken: 01.png liegt neben 01.txt.
Trainieren Sie mit kohya (einem anderen Trainer)? Legen Sie die Dateien in einen zusätzlichen Ordner, benannt nach der Wiederholungszahl, wie kohya es erwartet.

Demo-Modus

Wie starte ich einen Trainingslauf? Jetzt verfügbar

Legen Sie die Schritte fest (wie viele Lernrunden).
Wählen Sie die Cloud-GPU – einen leistungsstarken Rechner, den Sie online mieten.
Prüfen Sie die Zeit- und Kostenschätzung.
Klicken Sie auf Start training (Training starten). In dieser Beta wird der Lauf simuliert und kostet nichts.

Trainings-Presets und Checkliste In der nächsten Beta

Wählen Sie die Art der LoRA für fertige Einstellungen und eine Checkliste vor jedem Lauf. Die Checkliste gibt Hinweise, keine Bewertung.

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Training auf RunPod mit einem Klick Während der Beta

Wählen Sie „am günstigsten“ oder „am schnellsten“; Skye Desk sucht eine verfügbare GPU und zeigt die Schätzung, bevor etwas gemietet wird.

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Ausgabenlimit und Auto-Stopp Während der Beta

Legen Sie für jeden Lauf ein Limit fest. Die GPU stoppt, wenn das Training endet, sie ungenutzt ist oder das Limit erreicht.

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Dort weitermachen, wo es stoppte Während der Beta

Dann geht das Training ab dem zuletzt gespeicherten Schritt auf einer neuen GPU weiter.

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Connecting Runpod

Real training on Runpod is Während der Beta. You will need a Runpod account with credit and an API key, pasted on the Connections page.

Simple and advanced modes

Simple mode asks for the kind, base model and budget; advanced mode shows every setting with an explanation. Geplant

Using reference images

Reference Kit: Referenzbilder statt Training Geplant

Erstellen Sie aus einem Design-Sheet ein Referenzset, prüfen Sie es und nutzen Sie es mit Bildtools, die Referenzbilder annehmen – oder lassen Sie Skye Desk beide Wege vergleichen und einen vorschlagen.

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Creator mode (Creator-Modus)

Creator mode (Creator-Modus) Geplant

Ein einfacherer Arbeitsbereich rund um eine Figur und ihre Serie – für Blogger, KI-Influencer und Kurzvideo-Creator.

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Generating and comparing

This chapter makes new pictures with your LoRA and helps you keep the best version.

Wie hole ich ComfyUI-Ergebnisse zurück? Jetzt verfügbar

Wählen Sie eine Bildnummer.
Schreiben Sie Prompt und Negativ-Prompt.
Kopieren Sie den Workflow und führen Sie ihn in ComfyUI aus.
Benennen Sie jedes Ergebnis nach seiner Bildnummer und klicken Sie dann auf Import (Importieren).

Wie vergleiche ich Checkpoints? Jetzt verfügbar

Öffnen Sie den Blindtest über die Beispielbilder eines Laufs.
Wählen Sie aus jedem A/B-Paar das bessere Bild.
Klicken Sie auf Stop here and see results (Hier stoppen und Ergebnisse sehen), um die Rangfolge zu sehen.
Verklickt? Undo last vote (Letzte Wahl widerrufen).

Läufe vergleichen, finale LoRA festlegen In der nächsten Beta

Vergleichen Sie auf der Seite Projects zwei Trainingsläufe nebeneinander und markieren Sie einen als finale LoRA, mit angezeigtem Basismodell.

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Workflows aus Ihren Bildern In der nächsten Beta

Skye Desk liest den in Ihren Bildern gespeicherten ComfyUI-Workflow und gruppiert sie nach Basismodell (dem KI-Modell, das Ihre LoRA ergänzt).

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Prompt als Entwurf für die Bildbeschreibung In der nächsten Beta

Fügen Sie den in einem Bild gespeicherten Prompt in seine Bildbeschreibung ein und bearbeiten Sie ihn.

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Prompts an ComfyUI senden Während der Beta

Senden Sie alle Bildnummern auf einmal an ComfyUI, jeweils mit eigenen Prompts.

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Jedes Ergebnis auf Abdrift prüfen Geplant

Jedes neue Bild wird mit Ihrem Motiv verglichen; Bilder, die abdriften, fremden Text oder ein Logo zeigen, werden markiert – Sie entscheiden, ob Sie sie behalten.

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Seite Workflows: Bild ablegen, Workflow finden Geplant

Legen Sie Bilder, JSON-Dateien oder eine ZIP auf der Seite Workflows ab; jeder Workflow wird erkannt, benannt und mit Ihren vorhandenen verglichen.

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Exporting and using your LoRA

This chapter covers where the finished LoRA lives and how to use it.

Today you train with your own tool (AI Toolkit or OneTrainer) from the training ZIP; the LoRA file (.safetensors) appears in that tool’s output folder.

Copy the .safetensors file into ComfyUI/models/loras.
In ComfyUI, add a Load LoRA node after the model loader.
Choose your file and start with a strength of 0.7–1.0.
Put the trigger word at the start of your prompt.

Base model licences differ: some do not allow commercial use of what you make. Check the licence of the base model before you sell or publish.

Läufe vergleichen, finale LoRA festlegen In der nächsten Beta

Vergleichen Sie auf der Seite Projects zwei Trainingsläufe nebeneinander und markieren Sie einen als finale LoRA, mit angezeigtem Basismodell.

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Keeping your files safe

This chapter explains where your files are and how changes can be undone.

Images and captions are ordinary files in your workspace folder; captions sit next to images as .txt files.
Bulk changes show a preview first and can be undone as a whole.
Back up the workspace folder like any other folder (Time Machine works).

Privacy and consent

This chapter covers what leaves your Mac and whose pictures you may train on.

Your images stay on your Mac. Nothing is uploaded unless you start a cloud run.
Train on a real person only with that person’s written consent, and never on minors.
Do not train on other people’s copyrighted work or likeness without permission.

Datenschutzerklärung

Nachschlagen

Shortcuts, words and fixes in one place.

Tastaturkurzbefehle

⌘1–⌘8 öffnen die Seiten der Seitenleiste, von oben nach unten.
⌘K findet jede Seite, Aktion oder jedes Projekt.
Space zeigt eine Vorschau des gewählten Bilds; ← und → wechseln zwischen Bildern.
⌘, öffnet Settings (Einstellungen); ⌘⇧F öffnet Suchen und Ersetzen für Bildbeschreibungen.

Glossar

LoRA: Eine kleine Zusatzdatei, die einem KI-Bildmodell ein Motiv beibringt, etwa Ihre Figur, Ihr Produkt oder Ihren Stil.
Beschreiben: Der Text, der ein Bild beschreibt. Die KI lernt aus Bildern und ihren Bildbeschreibungen zusammen.
Tag: Eine kurze Wendung in einer Bildbeschreibung, etwa „front view“ oder „white studio background“.
Triggerwort: Ein erfundenes Wort wie wren, das Ihr Motiv aufruft, wenn Sie neue Bilder erstellen.
Basismodell: Das KI-Bildmodell, das Ihre LoRA ergänzt. Eine LoRA funktioniert nur mit der Basismodell-Familie, auf der sie trainiert wurde.
Checkpoint: Eine gespeicherte Kopie der LoRA mitten im Training. Der Vergleich von Checkpoints zeigt, welcher Schritt am besten aussieht.
Cloud-GPU: Ein leistungsstarker Rechner, den Sie online stundenweise für das Training mieten.
ComfyUI: Eine kostenlose App, um Bilder mit KI-Modellen zu erstellen. Skye Desk plant die Prompts, ComfyUI erstellt die Bilder.
AI Toolkit, OneTrainer: Kostenlose Trainingsprogramme. Skye Desk bereitet die Dateien vor, die sie brauchen.

Troubleshooting

macOS says it cannot check the app: System Settings › Privacy & Security › Open Anyway (see chapter 01).
Export is blocked: Every image needs a caption; use the Missing captions filter.
Imported captions did not match: Caption files must share the image’s file name (01.png ↔ 01.txt).
The LoRA learnt the background: Re-shoot with 3–5 different backgrounds, or describe the background in each caption.

Zu den FAQ