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_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。ifself.lora_linear_layer.network_alphaisnotNone:w_up=w_up*self.lora_linear_layer.network_alpha/self.lora_linear_layer.rank# 融合权重:使用LoRA权重和原始权重计算融合后的权重。这是通过将w_up和w_down进行批量矩阵乘法(to...
如果我们想要训练LoHa,我们需要设置network_module = "lycoris.kohya"和algo="loha",同时设置network_dim和network_alpha: network_module = "lycoris.kohya" algo = "loha" network_dim = 32 network_alpha = 16 network_args = [ "conv_dim=32", "conv_alpha=16",] network_train_unet_only:如果设置为...
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...
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 resolution,训练图片的最大尺寸,根据自己图片集的最大分辨率填写。如果图片集里的图片分辨率大小不一,可以勾选右边的“Enable buckets 启用桶”。下面是学习率和优化器的设置,比较重要,...
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。
Text Lr(文本相关的学习率):用于提示词敏感度,一般设置为Unet Ir的1/2到1/10。 Network Dim(网络维度):学习图片的精细度根据情况而定, 建议:二次元32-64或更高,真人64到128或更高,画风128或更高。 Network Alpha(网络Alpha):没有固定说法一般比Network Dim低。
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 ...
false,"clip_skip":2,"gradient_accumulation_steps":1.0,"mem_eff_attn":true,"output_name":"Addams","model_list":"runwayml/stable-diffusion-v1-5","max_token_length":"75","max_train_epochs":"","max_data_loader_n_workers":"1","network_alpha":128,"training_comment":"","keep_tokens...
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