stablediffusion模型训练教程 秋叶训练包使用

lora模型训练6个月前更新 wanglu852
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这是给新手准备的保姆级人物训练教程。一分钟带你完成第一个stablediffusion人物模型。我们先需要下载秋叶的训练文件夹,如果还没下载请关注:AI掌门堂,回复:训练包。获取下载链接。

准备照片

首先准备好自己清晰的照片,至少20张左右。然后打开秋叶训练文件夹,在train文件夹内新建任意文件夹,在文件夹中再新建一个文件夹,用于存放训练照片。前面的数字表示重复训练次数,一般6~10左右。下划线后面是你自定义的模型触发词。
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打开标签器

打开标签器,输入训练图片路径阈值0.35,附加词填入你定义的模型触发词。点击启动就会给每张训练图片打上标签,并生成同名的text文件。
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选择新手选项

接下来点击新手选项,输入训练底模路径。人物的可以用SD1.5模型。填好你的训练图片路径和模型保存名称,其他的保持默认就可以开始训练了。
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完成训练

训练完成后,模型会保存在output文件夹内,一共有十个批次。选择最后一个来测试。
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优化调整

最后如果出来的模型效果不佳,可根据情况看我整理的优化调整办法。
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注意事项

在处理图片时,不需要过于纠结于抠图的干净程度。对于一些AI能够识别出来的元素,可以稍微磨一下就好。对于背景中的一些会被AI识别到的东西,可以尽量减少它们的识别度。对于一些细节的处理,可以根据需要进行调整。

Tag处理方法
对于Tag的处理,可以直接将角色的名字作为Tag,不需要去除描述角色的Tag。如果有一些细节需要额外处理,可以添加一些描述细节的Tag。

训练参数设置
训练参数与上次相同,最大训练步数为20步。由于这次的训练会出现Loss值的波动,建议将保存频率调低一些,以保留好的结果。

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