Stable-Diffusion来到XL时代,如果屏幕前的你正在或正想使用kohya-ss、秋叶、赛博炼丹炉来进行XL的LoRA模型训练,那么,以下几点针对8G、12G、16G、24G显存的建议参数不可错过。具体建议设置如下: 一、LoRA type:8Gvram用standard,12Gvram以上的可选用LyCORIS/LoHa; 二、Train batch size:8、12、16、24Gvram依次推荐使...
LoRA type 选择LoRA类型 保持默认选择Standard。 LoRA network weights LoRA网络权重 选填。如果要接着训练则选用最后训练的LoRA。 Train batch size 训练批量大小 根据显卡性能选择。12G显存最大为2,8G显存最大为1。 Epoch 训练轮数,将所有数据训练一次为一轮 自行计算。一般: Kohya中总训练次数=训练图片数量x重复...
model output name是你训练好的LoRA文件的名字,自己起个名字即可。 之后,点击第5行parameters按钮,这个是参数设置按钮,网上有很多别人的设置方法,我设置的参数是下图这样的,其中LoRA type选standard(特别提醒:参数设置如果设错了,也会莫名奇妙报错,建议采用软件预设的参数): 全部设置好之后,往下拉,点击Print training ...
def lora_value(self, x):"""Applies LoRA to the value component. Computes a modified value output by addingthe LoRA adaptation to the standard value output. Requires the regular linear layerto be frozen before training."""lora_value_weights = torch....
the LoRA adaptation to the standard value output. Requires the regular linear layer to be frozen before training. """ lora_value_weights = torch.matmul(self.lora_value_matrix_B, self.lora_value_matrix_A) return self.value(x) + F.linear(x, lora_value_weights) ...
512" --max_train_steps="7600" --mixed_precision="fp16" --network_alpha="128" --network_dim=128 --network_module=networks.lora --optimizer_type="AdamW8bit" --output_dir="D:/sdlanuncher/LoRA_test/model" --output_name="mengwenwen" --pretrained_model_name_or_path="runwayml/stable-...
the LoRA adaptation to the standard value output. Requires the regular linear layer to be frozen before training. """ lora_value_weights = torch.matmul(self.lora_value_matrix_B, self.lora_value_matrix_A) return self.value(x) + F.linear(x, lora_value_weights) ...
the LoRA adaptation to the standard value output. Requires the regular linear layer to be frozen before training. """lora_value_weights = torch.matmul(self.lora_value_matrix_B,self.lora_value_matrix_A)returnself.value(x) + F.linear(x, lora_value_weights) ...
the LoRA adaptation to the standard value output. Requires the regular linear layer to be frozen before training. """ lora_value_weights = torch.matmul(self.lora_value_matrix_B, self.lora_value_matrix_A) return self.value(x) + F.linear(x, lora_value_weights) ...
LoRA type 选择LoRA类型 保持默认选择Standard。 LoRA network weights LoRA网络权重 选填。如果要接着训练则选用最后训练的LoRA。 Train batch size 训练批量大小 根据显卡性能选择。12G显存最大为2,8G显存最大为1。 Epoch 训练轮数,将所有数据训练一次为一轮 自行计算。一般: Kohya中总训练次数=训练图片数量x重复...