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如何在Stable Diffusion中训练Lora

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了如何在Stable Diffusion中训练Lora模型,包括Python环境配置、图像处理、训练数据准备等步骤,帮助读者快速了解如何训练自己的Lora模型。

简介

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

如果发现子包没下载,可以再更新子包

git submodule update --init --recursive

# Windows环境配置

这里 github 建议使用Python 3.10.8的环境,但是我的电脑已经配置了 python,不是Python 3.10.8的怎么办呢?

我的电脑就不是Python 3.10.8的环境,而 github 建议用Python 3.10.8,那么我们可以不用卸载我们原有的环境,可以用 conda 来配置多环境,如果不会用,可以网上搜索,或者也可以关注公众号,把问题发送给博主​。

conda create -n lora_train python=3.10.8

安装依赖包

运行 install.ps1 
将自动安装必要的包。

如何在Stable Diffusion中训练Lora

准备训练数据

这里需要清晰的人像照片,这里我用了20张,当然图片越多,AI 学习的效果会好些。

图片准备完毕后,需要对图片进行统一的处理,我们可以用 Stable Diffusion 进行统一处理。

图片需要处理成一样尺寸的,尺寸的大小可以用512×768或者512×640或者用512×512尺寸的,注意要是64的倍数

下面我们来对图片进行统一的处理。处理方法如下。

下面是在Stable Diffusion 的面板中进行操作,下图画圈的地方要进行操作,最下面要勾选上裁切,以及生成信息

如何在Stable Diffusion中训练Lora

素材生成结果

全部剪切为512×768,并生成了tag信息存在了txt文件下

如何在Stable Diffusion中训练Lora

新建文件夹train,把图片拷贝到该文件夹下

并起一个文件夹名字为20_train,这里的20是有必要的,是每轮20步训练

如何在Stable Diffusion中训练Lora

训练数据

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