Save every N epochs，写1则每训练一轮便保存一次LoRA模型，比如：如果前面Epoch设置5轮，这里写1，则最后训练完成可以得到5个LoRA模型。Network Rank（Dimension）维度，代表模型的大小。数值越大模型越精细，常用4~128，如果设置为128，则最终LoRA模型大小为144M。一般现在主流的LoRA模型都是144M，所以根据模型大小...
比如，我这里把文件夹命名为50_xunxian，然后在LoRA模型训练包安装的位置：\kohya_ss文件夹下面新建一个train的文件夹用来存放训练数据，并新建log（存放日志）、model（存放训练生成的LoRA模型）、自定义名字文件夹（存放上面做好的图片集，比如这里把50_xunxian文件夹存放到xunxian文件夹中）。运行LoRA训练程序 下面就...
Save every N epochs,写1则每训练一轮便保存一次LoRA模型,比如:如果前面Epoch设置5轮,这里写1,则最后训练完成可以得到5个LoRA模型。 Network Rank(Dimension)维度,代表模型的大小。数值越大模型越精细,常用4~128,如果设置为128,则最终LoRA模型大小为144M。一般现在主流的LoRA模型都是144M,所以根据模型大小便可知道...
Save every N epochs,写1则每训练一轮便保存一次LoRA模型,比如:如果前面Epoch设置5轮,这里写1,则最后训练完成可以得到5个LoRA模型。 Network Rank(Dimension)维度,代表模型的大小。数值越大模型越精细,常用4~128,如果设置为128,则最终LoRA模型大小为144M。一般现在主流的LoRA模型都是144M,所以根据模型大小便可知道...
在LoRA训练安装目录\kohya_ss文件夹找到run.ps1文件,右键使用powershell运行。 ctrl+鼠标左键点击如图所示网址,便可以进入LoRA模型训练WebUI界面。 LoRA模型训练WebUI界面 未完待续,请继续阅读合集文章《【AI绘画进阶篇】(手把手教你炼丹)喂饭级LoRA模型训练教程(下)》,下篇的内容着重讲解参数的设置与原理。
在LoRA训练安装目录\kohya_ss文件夹找到run.ps1文件,右键使用powershell运行。 ctrl+鼠标左键点击如图所示网址,便可以进入LoRA模型训练WebUI界面。 LoRA模型训练WebUI界面 未完待续,请继续阅读合集文章《【AI绘画进阶篇】(手把手教你炼丹)喂饭级LoRA模型训练教程(下)》,下篇的内容着...
书接上回《【AI绘画进阶篇】(手把手教你炼丹)喂饭级LoRA模型训练教程(上)》,这时我们已经打开了LoRA训练程序。 下面开始进行参数的设置。如图,从WebUI界面的左到右开始设置。 源模型和目录参数设置 先选择源模型,这里选择Stable Diffusion V1.5模型。
在LoRA训练安装目录\kohya_ss文件夹找到run.ps1文件,右键使用powershell运行。 ctrl+鼠标左键点击如图所示网址,便可以进入LoRA模型训练WebUI界面。 LoRA模型训练WebUI界面 未完待续,请继续阅读合集文章《【AI绘画进阶篇】(手把手教你炼丹)喂饭级LoRA模型训练教程(下)》,下篇的内容着重讲解参数的设置与原理。