LoRA 的原理 LoRA 在 SD 中的三种运用 还原单幅图像 风格调整 训练目标调整 SD LoRA 应用总结 Diffusers SD LoRA 代码实战 Diffusers 脚本 SD 图像插值 图片风格迁移 总结 如果你一直关注 Stable Diffusion (SD) 社区,那你一定不会对 “LoRA” 这个名词感到陌生。社区用户分享的 SD LoRA 模型能够修改 SD 的画风...
--enable_bucket # 允许不同分辨率的训练集--pretrained_model_name_or_path="/root/basemodel/tangbohu_v10.safetensors" # 训练的stablediffusion 大模型路径--train_data_dir="/root/train/img" 训练集路径--resolution=512,512 训练分辨率 就是训练集的分辨率--output_dir="/root/autodl-tmp" 训练模型...
在使用 Stable Diffusion 的时候,可以选择别人训练好的 Lora,那么如何训练自己的 Lora呢? 本篇文章介绍了如何训练Lora,如何筛选模型,如何在 Stable Diffusion 中使用。 闲话不多说,直接实际操作吧。 首先获取Lora的代码 github git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts 如果发现...
train_text_encoder_only=0 # train Text Encoder only | 仅训练 文本编码器 stop_text_encoder_training=0 # stop text encoder training | 在第N步时停止训练文本编码器 noise_offset="0" # noise offset | 在训练中添加噪声偏移来改良生成非常暗或者非常亮的图像,如果启用,推荐参数为0.1 keep_tokens=0 #...
【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。 模型训练:运行SDXL模型/LoRA模型训练脚本,使用TensorB...
将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。 (plen_me、plen_vivi,这两个是我训练的和家里人的模型～_～) 这样就可以将你的Lora模型和其他Lora模型融合使用了。 再配上Controlnet基本可以,将自己的pose+特征融入到其他任何lora模型中。
1.3 打开训练的webui 和打开SD webui类似,直接点击这个目录下的gui.bat文件,看到url网址出现就能打开网站了。 2 图片的预处理 简单来说训练过程中需要图像和对应的图像描述,类似于其他机器学习中的数据和标签。在stable diffusion的webui里可以找到图像预处理模块。输入到lora训练网络中的数据集应该长这样: ...
二、Lora 训练参数 1. batch_size 只要显存不大,能多大就多大(迫真) Batch_size 代表了同时送进去训练的数据量,理论上是应该第一个被确定的超参数。当数量为1时,等同于随机梯度下降法(SGD)。 较大的batch size往往会导致训练速度更快(每个epoch的iteration数小),内存占用更大,但收敛得慢(需要更多epoch数)。
将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。 2. 模型训练步骤 2.1 训练环境搭建 WebUI或者Diffuser https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Lora训练环境 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts ...