down.weight.data.float() # 应用LoRA缩放,如果LoRA线性层中定义了network_alpha(控制LoRA权重的缩放因子),则将其应用于w_up。network_alpha通常用于调整LoRA权重的影响程度,并通过LoRA层的秩(rank)进行归一化。 if self.lora_linear_layer.network_alpha is not None: w_up = w_up * self.lora_linear_layer...
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)。 当Network Alpha和Network Rank具有相同的值时,该功能将...
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Dimension设置的数值。设置的小，则生成的模型小。Network Alpha，一般设置为比Network Rank（Dimension）小或者相同，常用的便是Netwo...
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Dimension设置的数值。设置的小,则生成的模型小。 Network Alpha,一般设置为比Network Rank(Dimension)小或者相同,常用的便是Network Rank设置为128,Network Alpha设置为64。 Max resol...
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 设置为 64。 输出设置 模型输出地址:模型输出目录,把之前建立的训练输出文件夹路径复制过来,如/content/drive/MyDrive/Lora/output 输出模型名称:可以填模型主题名,如 bighand ...
随后是network rank和network alpha设置,通常来说,你应该保持跟我一样或者相同的数值。对于768×768像素这样的高分辨率图片,使用更高的network rank是个好主意。对于非动漫模型的风格化训练,将其设置为200或者更好会更好一些。 根据我个人的经验,在数值256左右的时候会开始得到糟糕的结果,所以我建议不要设置那么高。
求助,自己训练的lo..一轮都3000步了,20轮得60000步,没错吧?而且你的network-alpha太高了,按你的参数应该改为8或者16,然后建议把每轮重复步数改为5～10,同事改为训练3到8轮即可
Network Rank:模型的神经网络参数维度,默认是8,建议 32、64、128,值越大模型越精细,生成的模型文件也越大。 Network Alpha 保持相同的值就好。 高级参数(Advanced)中我们看下这几个: Clip skip:默认为1。设置为大于1的数时,在训练时可以跳过一些处理,进而可以避免过拟合,增强模型的泛化能力,但也不易过大,会丢...
抗过拟合:增加Network Alpha值或提前终止训练。 4. 模型训练与验证 训练监控:通过TensorBoard观察损失曲线,每200步保存检查点。 效果验证: 基础测试:使用触发词生成多尺寸图片,验证特征一致性。 泛化测试:组合不同风格提示词(如“赛博朋克+水墨”),检验兼容性。
2.一个模型压到最低network_dim 和network_alpha(即4-1)会怎样, 以下是实例 可以看到确实会丢细节, 但是认还是认得出人物的. 如果已经确定关键词融合了怎么补救? 在被融合了的关键词下, 添加被融合部分的正确token, 有概率能补救, 当然一般建议还是找未融合的备份, 或者检查训练次数后重新开始训练 ...