network_dim/network_alpha: network_dim指定LoRA模型的秩,alpha小于dim值,一般设置为dim的一半。network_dim决定了LoRA模型的大小,144MB的LoRA模型对应network_dim=128. network_module: 指定训练LoRA模型 max_train_epochs: 指定最大训练轮数 save_every_n_epochs: 间隔n轮保存一次模型 save_last_n_epochs: 保存...
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...
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...
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 第五部分: ...
"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...
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 ...
【一】SDXL训练初识 Stable Diffusion系列模型的训练主要分成一下几个步骤,Stable Diffusion XL也不例外: 训练集制作:数据质量评估,标签梳理,数据清洗,数据标注,标签清洗,数据增强等。 训练文件配置:预训练模型选择,训练环境配置,训练步数设置,其他超参数设置等。
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 ...
"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...
128dim的repeat参数设置get√。 2、关于总repeat一样,但是repeat设置和epoch不一样的情况: 先看时间,如果只学习一个epoch,但是重复学100次,它的时间居然要比前面多出半个多小时。 多的epoch可以得到相对更低的loss,且比单一epoch的方案,训练更快。 而且,可以根据轮次保存多个模型的呀,所以还是不要设置太少的轮次...