除此以外具体选多少Network Dim还和你训练对象的难易程度有非常大的关系(笑),因为过去的一年里我看过很多很多明星脸LoRA以及Textual Inversion,我的观察就是,某些明星的脸很特别(比如Timothee Chalamet那种大腮帮子,或者是Ryan Gosling那种八字眉,或者是Benedict Cumberbatch那种马脸(笑死)),那么他们的模型也更容易训练...
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...
【1】train_batch_size对SDXL LoRA模型训练的影响 和传统深度学习一样,train_batch_size即为训练时的batch size。 一般来说,较大的batch size往往每个epoch训练时间更短,但是显存占用会更大,并且收敛得慢(需要更多epoch数)。较小的batch size每个epoch训练时间长,但是显存占用会更小,并且收敛得快(需要更少epoch数...
尽管多数时候32的dim已经足够,但是如果细节很多的话,64是个更好的选择。 以及大部分时候需要开启梯度检查点,否则即便24g的显存也无法以1024x1024 batchSize 2来训练。 另外一个,就是,仅训练unet是一个可考虑的选项。尤其是你不确定结果会如何。开启仅训练unet有时效果比不开还要好。或许是因为text encoder部分更...
--train_batch_size=1 \ --gradient_accumulation_steps=4 \ --learning_rate=1e-4 \ --lr_scheduler="constant" \ --lr_warmup_steps=0 \ --max_train_steps=100 \ --seed="0" 先修改下环境变量: 将/mnt/cache改为/tmp/cache restart环境: ...
命令行操作:改进版lora-scripts支持通过命令行方式进行模型的训练,无需编写复杂的脚本或依赖特定的集成开发环境(IDE)。用户只需在命令行中输入相应的命令和参数,即可轻松完成模型的训练。 SDXL支持:改进版lora-scripts支持SDXL格式的数据输入。SDXL是一种简洁、易读的数据交换格式,广泛应用于自然语言处理任务。通过支持...
我们可以通过卸掉 LoRA 权重并切换回默认调度器来将流水线快速恢复为标准 SDXL 流水线: fromdiffusersimportEulerDiscreteScheduler pipe.unload_lora_weights() pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) 然后,我们可以像往常一样对 SDXL 进行推理。我们使用不同的步数并观察其结果:...
LoRA进行SDXL 0.9 Dreambooth微调需要0.19.0.dev0及以上版本的diffusers 还有一些其他的依赖包: pip install invisible_watermark transformers accelerate safetensors 1. 然后就是进行配置,在终端上执行如下命令配置accelerate: accelerate config 1. 使用以下设置在单个GPU上进行混合精度的训练: ...
LoRA进行SDXL 0.9 Dreambooth微调需要0.19.0.dev0及以上版本的diffusers 还有一些其他的依赖包: pip install invisible_watermark transformers accelerate safetensors 然后就是进行配置,在终端上执行如下命令配置accelerate: accelerate config 使用以下设置在单个GPU上进行混合精度的训练: ...
output_dir = "./lora\model" logging_dir = "c:\lora\llog" output_name = "libsp" train_batch_size=1 network_dim =16 network_alpha =8 max_train_steps = 1620 save_every_n_steps = 162 sample_every_n_steps = 162 optimizer_type = "adafactor" ...