8、进入D:\lora-scripts文件夹, 右键用powershell 执行 install-cn.ps1; 9、复制找好的底模文件(建议用SD1.5基础模型,也可以根据需求用其他模型测试效果)到D:\lora-scripts\sd-models文件夹内; 9、根据自己具体情况修改train.ps1中训练资源的路径和其他相关参数,修改优化器类型为“AdamW”,保存; 10、切换到kex...
$pretrained_model = "./Stable-diffusion/sd_xl_base_1.0_fixvae_fp16_V2.safetensors" # base model path | 底模路径 $vae = "" $is_v2_model = 0 # SD2.0 model | SD2.0模型 2.0模型下 clip_skip 默认无效 $v_parameterization = 0 # parameterization | 参数化 v2 非512基础分辨率版本必...
pretrained_model="./sd-models/down.safetensors" # base model path | 底模路径 is_v2_model=0 # SD2.0 model | SD2.0模型 2.0模型下 clip_skip 默认无效 v_parameterization=0 # parameterization | 参数化 v2 非512基础分辨率版本必须使用。 train_data_dir="./train/aki" # train dataset path ...
.gitattributes .gitignore .gitmodules Dockerfile Dockerfile-for-Mainland-China LICENSE README-zh.md README.md gui.py install-cn.ps1 install.bash install.ps1 interrogate.ps1 requirements.txt resize.ps1 run.ipynb run_gui.ps1 run_gui.sh
File "F:\lora-scripts-0.2.0\sd-scripts\train_network.py", line 114, in train text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype) File "F:\lora-scripts-0.2.0\sd-scripts\library\train_util.py", line 2008, in load_target_model ...
pretrained_model="./sd-models/down.safetensors" # base model path | 底模路径 is_v2_model=0 # SD2.0 model | SD2.0模型 2.0模型下 clip_skip 默认无效 v_parameterization=0 # parameterization | 参数化 v2 非512基础分辨率版本必须使用。 train_data_dir="./train/aki" # train dataset path ...
pretrained_model="./sd-models/down.safetensors" # base model path | 底模路径 is_v2_model=0 # SD2.0 model | SD2.0模型 2.0模型下 clip_skip 默认无效 v_parameterization=0 # parameterization | 参数化 v2 非512基础分辨率版本必须使用。 train_data_dir="./train/aki" # train dataset path ...