默认给的是32,改成128对应着144mb。注意修改了 network_dim 记得看看 network_alpha 需不需要修改Q: 为什么我的训练步数这么少?A: 请了解 epoch 的相关知识。一个 epoch 指的是所有图片都过一遍,我们在脚本里修改的是epoch大小,所以你给的训练图片素材数量直接影 文章秋葉aaak...17.6万845317 Q:为什么按照教程...
如最大训练 epoch 为 10,那么训练过程中将会进行 10 次完整的训练集循环,一般可以设为 5-10。 network_dim:线性 dim,代表模型大小,数值越大模型越精细,常用 4~128,如果设置为 128,则 LoRA 模型大小为 144M。 network_alpha:线性 alpha,一般设置为比 Network Dim 小或者相同,通常将 network dim 设置为 128...
Network Alpha值越小,保存的LoRA神经网络的权重值越大。 在使用时,削弱程度(使用强度)通过“Network_Alpha / Network_Rank”进行计算(几乎是0到1的值),与Network Rank数目密切相关。 如果训练后的LoRA精度不太好,可能是由于权重数据太小而导致被压缩为零。此时,可以尝试降低Network Alpha值(即增加保存的权重值)。
Network Alpha值越小,保存的LoRA神经网络的权重值越大。 在使用时,削弱程度(使用强度)通过“Network_Alpha / Network_Rank”进行计算(几乎是0到1的值),与Network Rank数目密切相关。 如果训练后的LoRA精度不太好,可能是由于权重数据太小而导致被压缩为零。此时,可以尝试降低Network Alpha值(即增加保存的权重值)。
打开软件, 选择添加文件夹, 找到你处理好标签的训练集所在的位置, 然后按照红框选择, 输入你想要的触发词并在触发词后面加一个英文的逗号, 开始添加到行的首尾执行.(注意, 只有txt内本身有内容才能添加, 空txt会添加失败) 第二部分:本专栏所使用的GuiLora训练脚本安装使用方法, 及我平时使用的参数 ...
"stop_text_encoder_training":0,"use_8bit_adam":true,"xformers":true,"save_model_as":"safetensors","shuffle_caption":false,"save_state":false,"resume":"","prior_loss_weight":1.0,"text_encoder_lr":"5e-5","unet_lr":"0.0001","network_dim":128,"lora_network_weights":"","color...
max_train_epoches:最大训练的 epoch 数,即模型会在整个训练数据集上循环训练的次数。如最大训练 epoch 为 10,那么训练过程中将会进行 10 次完整的训练集循环,一般可以设为 5-10。 network_dim:线性 dim,代表模型大小,数值越大模型越精细,常用 4~128,如果设置为 128,则 LoRA 模型大小为 144M。
"stop_text_encoder_training":0,"use_8bit_adam":true,"xformers":true,"save_model_as":"safetensors","shuffle_caption":false,"save_state":false,"resume":"","prior_loss_weight":1.0,"text_encoder_lr":"5e-5","unet_lr":"0.0001","network_dim":128,"lora_network_weights":"","color...
因此在想要选择最佳Rank时非常方便。也就是训练出该模型，你可以通过设置使用network_dim的大小的lora。"...
network_alpha=128 # network alpha | 常用与 network_dim 相同的值或者采用较小的值,如 network_dim的一半 防止下溢。默认值为 1,使用较小的 alpha 需要提升学习率。 # Train related params | 训练相关参数 resolution="1088,960" # image resolution w,h. 图片分辨率,宽,高。支持非正方形,但必须是 64 ...