git clone github.com/bmaltais/koh cd kohya_ss .\setup.bat 4. 下面会出现一些选项,我们只需要回车就行,如果出现选择Yes或者No的选项,一律选择No,接着会让你选择是否使用GPU,这里我们选择all,最后我们接着按回车就行 5. 安装完毕后会出现原先的选项,这里我们选择Start Kohya_ss GUI in browser,我们会直接...
./setup.sh -v -n 启动kohya_ss gui deactivate# 退出当前虚拟环境./gui.sh --share 开始训练 可以看到比在本地笔记本电脑上速度快多了 大功告成!
恒源云安装kohya_ss GUI教程 kohyass是用来训练Stable Diffusion模型的。 1.conda创建python虚拟环境 conda create -n kohyasspython=3.10-y conda activate kohyass 2.下载kohya_ss gitclone https://ghproxy.com/https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git pipinstall--upgrade -r requirements.txt 3.运行...
选择高清的图,最好在1024x1024以上,没有也没关系; 尺寸可以不用管,分辨率大于1024x1024即可,注意,你不需要将数据裁剪成1024x1024(Kohya_ss GUI v21.8.7工具在训练时,会帮你处理尺寸的问题)当然,如果数据的边边角角有其他不干胶的我内容,最好裁剪掉。 在网上找的28张图: 数据集 打标签 本小节,给准备好...
1. Install kohya_ss gui 2. Install cudann files 3. Manually configure accelerate 4. Start Kohya_ss GUI in browser 5. Quit Enter your choice: 1 1. Torch 1 2. Torch 2 3. Cancel Enter your choice: 2 等待程序执行完成之后,就可选【4】在浏览器里炼丹了 ...
使用Kohya ss GUI的标签功能为图片添加描述性标签。您可以选择使用BLIP或Deepbooru方法。为确保训练过程的高效进行,请确保在ViT-L-14.pt模型缓存文件加载正确。这是训练过程中不可或缺的一部分,确保文件路径正确无误。 添加触发词 在标签前添加特定的触发词,比如“H800”或“HJKI”,可增强Lora训练的效果,帮助模型...
Breadcrumbs kohya_ss-gui/ fine_tune_README_ja.mdLatest commit HistoryHistory File metadata and controls Preview Code Blame 465 lines (303 loc) · 32.8 KB Raw NovelAIの提案した学習手法、自動キャプションニング、タグ付け、Windows+VRAM 12GB(v1.4/1.5の場合)環境等に対応したfine tuningです。
zhchaoxing / kohya_ss_gui Public forked from bmaltais/kohya_ss Notifications Fork 0 Star 0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights master Breadcrumbs kohya_ss_gui/ sdxl_minimal_inference.pyLatest commit HistoryHistory...
css=css,title=f"Kohya_ss GUI{release}",theme=gr.themes.Default() ) withinterface: withgr.Tab("Dreambooth"): ( train_data_dir_input, reg_data_dir_input, output_dir_input, logging_dir_input, )=dreambooth_tab(headless=headless)
css=css,title=f'Kohya_ss GUI{release}',theme=gr.themes.Default() ) withinterface: withgr.Tab('Dreambooth'): ( train_data_dir_input, reg_data_dir_input, output_dir_input, logging_dir_input, )=dreambooth_tab(headless=headless)