基于此,本文将讲述如何自定义训练一个特定任务的LoRA模型,并和基座大模型结合使用来满足特定风格任务的需求。 首先需要提前将stable diffusion webui安装好,后续会将stable diffusion webui简写成SD WebUI。SD WebUI的系统性介绍和安装使用请参考文章:Mr.Luyao:Stable Diffusion WebUI使用手册。本文采用kohya_ss与SD ...
举例来说: 如果设置为 batch size = 64,每次训练时会使用64张图片进行 前向传播和反向传播。 如果内存较小,可能需要降低批量大小以避免内存溢出。 Max train epoch (最大训练周期数) 训练周期数(epoch)指的是整个训练数据集被模型完整使用的次数。一个 epoch 代表训练集中的所有图像都被用来训练了一次。如果这个...
可以激活kohya_ss目录下的虚拟环境后,直接使用我测试过兼容性没问题的这段命令: pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 xformers 这会强制安装兼容的版本。要注意,requirements.txt里对应的项要一并修改成你更新过的版本,以及requirements_macos_arm64.txt也要修改,不然依然会强制使用...
LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) 也是使用少量图片,但是它是训练单独的特定网络层的权重,是向原有的模型中插入新的网络层,这样就避免了去修改原有的模型参数,从而避免将整个模型进行拷贝的情况,同时其也优化了插入层的参数量,最终实现了一种很轻量化的模型调校方法, LoRA 生成的模型较小,训...
如果你要訓練 LoRA,你應該使用sd-scripts,並在train_network.py指定train_data_dir。 不要放在stable-diffusion-webui裡,因為它不負責 LoRA 訓練。 2.train_data_dir的正確位置 你可以把datasets/zenmaru_dataset/放在電腦的任何地方,例如: C:\AI\datasets\zenmaru_dataset\ ...
Kohya ss课程提供了一系列通用且高效的方法来微调Stable Diffusion模型,本指南将详细介绍如何使用Kohya ss工具进行微调,包括硬件准备、数据集构建、参数设置、训练过程优化以及针对特定硬件的优化策略。 微调方法概述 Dreambooth:基于复制现有模型并在特定数据集上进行微调,形成专门为特定任务定制的模型。 LoRA(Low-Rank ...
首先，需要确保稳定扩散webui（SD WebUI）的安装。关于SD WebUI的系统性介绍和安装使用，请参考相关文章。本文采用kohya_ss与SD WebUI相结合的方式，来实现LoRA模型的训练和图像生成。了解LoRA训练流程是关键步骤之一。训练自己的模型能够使AI更加精准地生成特定风格、概念、角色、姿势、对象的内容。在当前...
通过遵循本教程,结合提供的代码实例,您将能够熟练地使用Kohya ss GUI进行SD lora模型训练,优化生成内容,满足个性化需求。 前言 在深度学习领域,Stable Diffusion Lora(SD lora)是一种通过调整预训练模型的特定部分来优化生成图像风格的技术。Kohya ss GUI 是一个用户界面友好且功能强大的工具,非常适合那些希望在不...
EASでKohya_ssを使用してLoRA SDモデルをデプロイする,Platform For AI:このトピックでは、Platform for AI (PAI) のElastic Algorithm Service (EAS) でKohya_ssを使用して、オープンソースのKohya_ssをデプロイし、低ランク適応 (LoRA) モデルをトレーニングする方法につ
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