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Documentazione

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.

Per iniziare

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
Abbigliamento	20–40
Cibo	15–25
Stile	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

Prodotto: Turn it a little between shots; include the logo side, the back and the base; one close-up of any engraving or label.
Abbigliamento: 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.
Cibo: Shoot within minutes, before it changes; top-down, 45° and side; one shot cut open if the inside matters.
Interni: Corners and straight-on walls at eye height; daylight and lamp light; avoid people walking through.
Stile: 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 Previsto.

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: Previsto.

Importing

Come importo le immagini? Disponibile ora

Inizia con 15–30 immagini di un soggetto, da angolazioni diverse.
Fai clic su Import (Importa), oppure trascina immagini, cartelle o uno ZIP.
Cerca nomi o didascalie per trovare qualsiasi immagine.
Apri la panoramica del Dataset (set di dati) per individuare lacune e squilibri.
Scrivi la didascalia (il testo che descrive l’immagine) nel pannello a destra.

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.

Trascina o incolla ovunque Nella prossima beta

Trascina sulla griglia, su un progetto nella barra laterale, sulla pagina Projects (Progetti) o sulla Home, oppure incolla con ⌘V. Tieni premuto ⌥ per spostare invece di copiare. I duplicati vengono individuati prima di copiare qualsiasi cosa, e l’importazione si può annullare.

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.

Anteprima con Space Disponibile ora

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

Didascalie mancanti segnalate Disponibile ora

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

Un dataset che funziona come il Finder Nella prossima beta

Premi Invio per rinominare, ⌘⌫ per spostare nel Cestino (con annulla) e usa gli stessi tag colore del Finder. Le modifiche fatte nel Finder compaiono subito.

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Rinomina in blocco Nella prossima beta

Scegli uno schema e vedi ogni nuovo nome prima di applicarlo. Anche le didascalie vengono rinominate, e un solo annulla ripristina il blocco.

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Controllo del dataset Nella prossima beta

Le immagini senza parola di attivazione, troppo piccole per l’addestramento, con proporzioni strane o quasi identiche a un’altra vengono segnalate, ciascuna con una correzione accanto. I quasi-duplicati si possono trovare in base al contenuto con un modello che gira sul tuo Mac (scaricato solo se acconsenti); le immagini non vengono mai caricate.

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Cerca in tutti i progetti dalla Home Nella prossima beta

Cerca in tutti i progetti per didascalia, nome file o prompt. Ogni progetto mostra il passaggio successivo.

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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.

Consigli sulle didascalie per ogni tipo

Personaggio: Descrivi: posa, vista (frontale, laterale), sfondo, illuminazione, la superficie su cui poggia.
Tralascia: l’aspetto proprio del personaggio (forma, colori, volto, segni distintivi), così lo porta la parola di attivazione.
Prodotto: Descrivi: angolazione, sfondo, superficie, illuminazione, oggetti vicini.
Tralascia: forma del prodotto, area del logo, motivo e materiali.
Abbigliamento: Descrivi: come è presentato (manichino, gruccia, flat lay), angolazione, sfondo.
Tralascia: taglio, tessuto, cuciture, bottoni, colore.
Stile: Descrivi: il soggetto di ogni immagine (un albero, una casa, una barca).
Tralascia: lo stile stesso: strati di carta, ombre morbide, bianco su bianco.
Effetto: Descrivi: l’oggetto sottostante (una pigna, una chiave) e il suo contesto.
Tralascia: l’effetto: cristalli di brina, bagliore, usura.
Materiale: Descrivi: la forma che assume il materiale e come è illuminato.
Tralascia: la texture e il colore del materiale.
Interni: Descrivi: disposizione della stanza, arredi, posizione della camera, ora del giorno.
Tralascia: finitura delle pareti, pavimento, palette di colori, qualità della luce.
Cibo: Descrivi: piatto, tavolo, angolazione, se è tagliato.
Tralascia: il piatto in sé: crosta, disposizione della frutta, colori.
Packaging: Descrivi: cosa c’è intorno, superficie, angolazione, illuminazione.
Tralascia: la forma della bottiglia o della scatola, l’area dell’etichetta, il tappo e il colore.

The trigger word

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

Controllo della grafia della parola di attivazione Nella prossima beta

Le diverse grafie della tua parola di attivazione (la parola che richiama il soggetto) vengono trovate e corrette in un solo passaggio.

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Come correggo le didascalie in blocco? Disponibile ora

Apri Caption tools (Strumenti didascalie) › Find and replace (Trova e sostituisci).
Scrivi le parole da trovare.
Scrivi con cosa sostituirle.
Fai clic su Preview (Anteprima) e leggi ogni riga prima/dopo.
Fai clic su Apply (Applica). Annulla ripristina il blocco.

Vedi l’equilibrio dei tag Disponibile ora

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.

Come ottengo le didascalie dalla mia AI? Disponibile ora

Esporta tutte le immagini, poi chiedi a qualsiasi AI un .txt per ciascuna.
Scegli Import (Importa) › Import Caption Pack (Importa pacchetto didascalie), poi seleziona il file.
Controlla che Write to (Scrivi in) mostri il progetto giusto.
Controlla le righe: MATCH verrà scritto, SKIP no.
Fai clic su Write captions (Scrivi didascalie).

Pannello dei tag per tutto il dataset Nella prossima beta

Vedi ogni tag e quanto spesso è usato, poi aggiungilo, rimuovilo o rinominalo su molte immagini insieme, con annulla.

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Controlla le didascalie AI una per una Nella prossima beta

Vedi ogni didascalia vecchia e nuova affiancate e tieni solo quelle che spunti. Prima viene creato un backup.

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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.

Come esporto uno ZIP di addestramento? Disponibile ora

Dai una didascalia a ogni immagine; quelle vuote bloccano l’esportazione.
Apri il menu File.
Scegli Export Training Package (Esporta pacchetto di addestramento), oppure premi ⌘⇧E.
Decomprimi: 01.png si trova accanto a 01.txt.
Addestri con kohya (un altro trainer)? Metti i file in una cartella in più chiamata con il numero di ripetizioni, come si aspetta kohya.

Modalità demo

Come avvio un run di addestramento? Disponibile ora

Imposta gli step (quanti cicli di apprendimento).
Scegli la GPU cloud, un computer potente che noleggi online.
Controlla la stima di tempo e costo.
Fai clic su Start training (Avvia addestramento). In questa beta il run è simulato e non costa nulla.

Preset e checklist di addestramento Nella prossima beta

Scegli il tipo di LoRA per avere impostazioni pronte e una checklist prima di ogni run. La checklist dà consigli, non un punteggio.

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Addestramento con un clic su RunPod Durante la beta

Scegli la più economica o la più veloce; Skye Desk sceglie una GPU disponibile e mostra la stima prima di noleggiare qualsiasi cosa.

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Limite di spesa e arresto automatico Durante la beta

Imposta un limite per ogni run. La GPU si ferma quando l’addestramento termina, resta inattiva o raggiunge il limite.

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Riprendi da dove si è fermato Durante la beta

In quel caso, l’addestramento riprende dall’ultimo step salvato su una nuova GPU.

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Connecting Runpod

Real training on Runpod is Durante la 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. Previsto

Using reference images

Reference Kit: usa immagini di riferimento invece di addestrare Previsto

Crea un set di riferimento da una scheda di design, controllalo e usalo con gli strumenti per immagini che accettano riferimenti, oppure lascia che Skye Desk confronti le due strade e te ne suggerisca una.

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Creator mode (modalità creator)

Creator mode (modalità creator) Previsto

Uno spazio di lavoro più semplice incentrato su un personaggio e la sua serie, per blogger, influencer AI e autori di video brevi.

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Generating and comparing

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

Come riporto i risultati di ComfyUI? Disponibile ora

Scegli un numero di immagine.
Scrivi il prompt e il prompt negativo.
Copia il workflow ed eseguilo in ComfyUI.
Dai a ogni risultato il nome del suo numero di immagine, poi Import (Importa).

Come confronto i checkpoint? Disponibile ora

Apri il test alla cieca dai campioni di un run.
Scegli l’immagine migliore di ogni coppia A/B.
Fai clic su Stop here and see results (Fermati qui e vedi i risultati) per la classifica.
Clic sbagliato? Annulla l’ultimo voto.

Confronta i run e imposta la LoRA finale Nella prossima beta

Nella pagina Projects (Progetti), confronta due run di addestramento affiancati e segnane uno come LoRA finale, con il suo modello base indicato.

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Workflow trovati nelle tue immagini Nella prossima beta

Skye Desk legge il workflow ComfyUI salvato nelle immagini e le raggruppa per modello base (il modello AI a cui si aggiunge la tua LoRA).

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Usa un prompt come bozza di didascalia Nella prossima beta

Inserisci il prompt salvato in un’immagine nella sua didascalia, poi modificalo.

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Invia prompt a ComfyUI Durante la beta

Invia tutti i numeri di immagine a ComfyUI in una volta, ciascuno con i suoi prompt.

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Controlla ogni risultato per individuare deviazioni Previsto

Ogni nuova immagine viene confrontata con il tuo soggetto; le immagini che deviano, mostrano testo spurio o un logo vengono segnalate, e decidi tu se tenerle o scartarle.

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Pagina Workflows: trascina un’immagine per trovarne il workflow Previsto

Trascina immagini, file JSON o uno ZIP nella pagina Workflows; ogni workflow viene rilevato, nominato e confrontato con quelli che hai già.

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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.

Confronta i run e imposta la LoRA finale Nella prossima beta

Nella pagina Projects (Progetti), confronta due run di addestramento affiancati e segnane uno come LoRA finale, con il suo modello base indicato.

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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.

Informativa sulla privacy

Riferimento

Shortcuts, words and fixes in one place.

Scorciatoie da tastiera

⌘1–⌘8 aprono le pagine della barra laterale, dall’alto in basso.
⌘K trova qualsiasi pagina, azione o progetto.
Space mostra l’anteprima dell’immagine selezionata; ← e → passano da un’immagine all’altra.
⌘, apre Settings (Impostazioni); ⌘⇧F apre trova e sostituisci nelle didascalie.

Glossario

LoRA: Un piccolo file aggiuntivo che insegna a un modello AI di immagini un soggetto, come il tuo personaggio, prodotto o stile.
Didascalie: Il testo che descrive un’immagine. L’AI impara dalle immagini insieme alle loro didascalie.
Tag: Una breve frase all’interno di una didascalia, come “vista frontale” o “sfondo bianco da studio”.
Parola di attivazione: Una parola inventata, come wren, che richiama il tuo soggetto quando crei nuove immagini.
Modello base: Il modello AI di immagini a cui si aggiunge la tua LoRA. Una LoRA funziona solo con la famiglia di modelli base su cui è stata addestrata.
Checkpoint: Una copia salvata della LoRA a metà addestramento. Confrontare i checkpoint mostra quale step rende meglio.
GPU cloud: Un computer potente che noleggi online a ore per eseguire l’addestramento.
ComfyUI: Un’app gratuita per creare immagini con modelli AI. Skye Desk pianifica i prompt; ComfyUI crea le immagini.
AI Toolkit, OneTrainer: Programmi di addestramento gratuiti. Skye Desk prepara i file di cui hanno bisogno.

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.

Leggi le FAQ