当然并行处理的步数越多，则LoRA训练的速度越快！讲到这里也就不难理解上面公式为啥要除以batch_size这个数。“Training parameters训练参数”设置 下面开始进行第三页面“Training parameters训练参数”的设置，这也是本篇文章的重点。如上图，一般设置这些标记出来的参数。Batch_size，并行批处理个数、一次处理的步数，...
image_size=1024 # 训练图像的尺寸 grad_accu_steps=2 # 梯度累计步数 warmup_num_steps=0 # 预热步数 lr=0.0001 # 学习率 ckpt_every=100 # 每隔几个步骤创建一个ckpt ckpt_latest_every=2000 # 每隔几步创建一个名为' latest.pt '的ckpt rank=64 # lora的rank max_training_steps=2000 # 最大训练...
accelerate launch --mixed_precision="fp16" train_text_to_image_lora.py \ --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \ --dataset_name=$DATASET_NAME \ --dataloader_num_workers=8 \ --resolution=512 --center_crop --random_flip \ --train_batch_size=1 \ --gradient_...
Training images,输入在SD中预处理后带txt标记的文件夹路径 repeats,由于有25张图片,此处填写100次,总共训练2500 Destination training directory,训练内容输出的文件夹,lora模型也会在里面 点击Prepare training data,会自动生成文件夹和初始数据点击 点击Copy info to Folders Tab,会自动把参数带入第二个tab,稍晚配置...
"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...
单击Caption Image即可开始打标。 在下方的日志里可以查看打标的进度和打标完成的提示。 返回数据集,可以看到刚才上传的图片已经有对应的标注文件。 (可选)对于不合适的标注,可以手动修改。 训练LoRA模型 在Kohya-SS页面,选择LoRA(LoRA)>Training(训练)>Source Model(模型来源)。 配置以下参数: Model Quick Pick(快...
Image folder填写你数据集的路径 Output folder填写输出的模型的路径 Model output name填写Lora模型的名字 进入Training parameters选项卡 默认我们可以将参数调整成如图所示。 我们对参数的调节是为了防止模型欠拟合和过拟合 简单来说 欠拟合 指 AI没有学会数据集的特征 ...
pretrained_model_name_or_path="runwayml/stable-diffusion-v1-5" --save_every_n_epochs="1" --save_model_as=safetensors --save_precision="fp16" --seed="1234" --text_encoder_lr=5e-05 --train_batch_size="2" --train_data_dir="D:/sdlanuncher/LoRA_test/image" --unet_lr=0.0001 ...
batch_size = 2 # 每step训练的图像数(批量大小) [[datasets.subsets]] image_dir = '/mnt/sd2/dataset/cyberdragon' # 指定包含训练图像的文件夹 class_tokens = 'cbdg dragon' # 指定标识符类 num_repeats = 1 # 训练图像的迭代次数 注意image_dir改成刚刚的图片数据集路径。
stop_text_encoder_training = 0lr_warmup_steps = 180accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2 "train_network.py" --enable_bucket --pretrained_model_name_or_path="D:/Programs/novelai-webu/novelai-webui-aki-v3/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.ckpt" --train_data_dir...