【 stable diffusion LORA模子练习最全最详细教程】

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一、前言

着实想写LORA模子练习很久了，不停没时间，总结一下如今主流的两种LORA模子练习方式，分别是朱尼酱的赛博丹炉和秋叶大佬的练习脚本，练习效果应该是赛博丹炉更好，我个人更保举朱尼酱的赛博丹炉，界面炫酷，操纵简朴，作者也是花了很多心思的。我会逐一先容两种LORA模子练习方法。
二、朱尼酱的赛博丹炉

1.先容

• 全新U升级，赛博炼丹、科技修仙：大功能
  
• 首页新增产物，构筑两个训川练预设：
  
• 升级中英文双语TAG编辑器，支持及时翻译中英文输入TAG:
  
• 新增自界说参数，正则化训川练集功能：
  
• 新增自界说参数，分层练习功能：易用性
  
• 更换wd14 tagger标签器（可自界说可信度阈值
  
• 更换anime抠图焦点，同时兼容二次元与真人
  
• 优化自界说参数，学习率增长加减按钮功能，方便调解
  
• 新增参数预设管理器功能，可自界说并管理自己的预设参数（支持中文预设名)
  
• 输出训川练参数到模子文件夹，方便统计xyz信息
  

网盘链接：
提取码：fapv
最新的赛博丹炉已经整合到道玄界面了，就是一个新的压缩包文件，内里不但可以使用赛博丹炉练习LORA模子，还可以在上面生图，但是对我来说用处不大，我只必要他的练习脚本，由于风俗在秋叶启动器使用了，而且更方便更全面，不外如果有新手同伴想用的话，可以去使用支持一下博主，这里给出链接。朱尼酱B站链接

2.解压设置

下载完百度网盘压缩包后，解压后点击
\cybertronfurnace1.4\cfurnace_ui\Cybertron Furnace.exe

第一次打开会下载一些文件，请耐心等待！直到出现server start

3.使用

开启炼丹炉，让我们使用把！

练习准备

首页设置

我们必要准备使用的根本模子（大模子），和我们的练习集图片。如今我以自己举例开始演示！
根本模子使用麦橘的majicMIX realistic_v5 preview.safetensors作为底模，点击选择我们的大模子路径，召唤词可以自己定名一个，样张预览开启，就是练习的时间每50步会天生一张图检察练习效果。
好了，点击人物，确定到下一步！
上传素材

练习集最好准备50张图片，包罗差别角度，你的练习集质感越高，你练习出来的效果也越好，大概几个epoch就能到达很好的效果，如果练习集含糊。质感差，100张图片，20个epoch效果也很差！
分辨率不消改，大概改成768x768，
模式选择抠图填白，就是去除配景，只保存人物做练习
TAG选择自动TAG，使用的是WD1.4TAG反推器
标签可信度阈值默认0.35，数值越小TAG越多，数值越大TAG越少，就是设置越小，反推天生TAG越多
如果练习脸部请勾选，末了点击预处理惩罚

背景可以检察进度，一样平常是先抠图，后TAG反推。ok，抠图完成，脸部也单独提取出来了

TAG反推也完成了，你还可以为每张图增长一些提示词，如光影，质感等词汇

我这里整理一些，把这些TAG全部新增到每张图片，别忘了脸部也新增一下。

1. Best quality,masterpiece,ultra high res,(photorealistic:1.4),raw photo,Kodak portra 400,film grain,

复制代码

趁便保举一个中文自动转英文的功能，打中文点击红框，自动转英文。必要的按我步调操纵一下，

进入网址https://api.fanyi.baidu.com/，注册登录后，点击通用文本翻译

点击立纵然用

然后选择个人开辟者，填写一些个人信息，然后选择高级版，实名认证一些，图片就不放了，由于我弄过了，就是按照流程来，很简朴，之后点击界面最上面的管理控制台选项，点击开通

然后选择通用文本翻译，开通高级版，末了一步填写应用名称就行，其他不管，提交申请就完了。

把APPID和密钥填入开启就完成了。

检察进度

先别点击开始练习，检察进度界面，点击参数调优

学习步数默认50步，，epoch可以选择20，batch size可以选择4，优化器Adam，没练习一个epoch生存一次权重（模子），Precision选择半精度（负2的15次方到2的15次方之间的数），调治器默认，余弦退火就是学习率曲线类似余弦函数一样，先增大后减小，重启次数应该就是周期数，临时默认不填。
总步数就是50x50x20/4=12500步，如果50张图片，如果增强脸部练习，步数翻倍。

我只讲一下关键参数，其他默认，学习率默认，网络维度选128，效果比力好，练习出来的lora模子文件巨细144M，这也是为什么市面上差别的lora巨细模子，网络维度128,64,32，分别对应144M,72M,36M网络Alpha必要调成和网络维度一样，大概一半。如网络维度128，网络Alpha128或64。样图分辨率设置成和前面图片预处理惩罚一样，如果是768x768,那么这里也改成768x768。如果爆显存就默认别改了。
样图设置可以随意不影响，可以每50步天生一次，第二个就不消改了，根本默认就行，种子随意都行，样本天生的提示词选一个。

分层练习，可以检察下图，仅资助明确，由于lora仅仅是练习一部分网络架构，不是全部unet，unet网络就是一个u型网络架构，先辈行下采样在举行上采样，中心一层就是中心层。之前写过stable diffusion原理时间讲过Unet，有爱好看看。链接

如果没有特殊需求分层设置先默认不填，其他设置中可以加载预练习模子，如果你前次练习了一个模子没跑完，只练习8个epoch，效果欠好，可以加载模子路径继承练习节省时间。正则化就是防止过拟合，如果想要开启正则化，点击开启。然后把你的图片放入正则化文件夹就行。
参数调解完毕！！回到界面，点击开始练习！！！

之后就开始练习了，耐心等待，可以检察日记，模子生存的路径点击模子即可，

我们全部的练习数据都在这，包罗练习集，日记，模子，正则化目次

可以看到，样图，练习的参数设置文件，以及每个epoch的模子都生存在这，发起分别在前中后选取模子测试效果，epoch少的不肯定差。对了，文件名可以改的，不影响。

到此，赛比丹炉先容完毕了！！！应该很详细了，点个赞给博主提提神把，下面开始秋叶大佬的！
三、秋叶的lora练习器

链接：
提取码：vtse
1.下载

下载完毕后解压后，先点击国内加快逼迫更新，然后点击启动脚本

进入界面，一样平常使用新手模式就行，专家模式可以调治更多参数，大概更好，但也大概得到更差的效果，以是发起使用新手界面就行，进步练习集的质量才气大幅度进步练习效果。
2.预处理惩罚

着实跟上面的差不多，把练习集的路径导入，阈值这里默认0.5，那么我们就0.5把，附加提示词照旧一样，把光影，质感等等加上去，其他不改。之后点击右下角启动！

1. Best quality,masterpiece,ultra high res,(photorealistic:1.4),raw photo,Kodak portra 400,film grain,

复制代码

通过日记可以知道完成了，这里没有抠图填白,增强脸部练习等功能，只有TAG反推，

3.参数调配

留意，在这里练习集和大模子，必要复制到练习器目次下，有点繁琐，然后再把练习集路径和大模子路径填入，
练习集复制到该目次下，20是repeat数，每张图片重复练习多少次，把这个数字改成几。

大模子复制到该路径下

把路径改好如下，其他参数着实和上面差不多，如果上面的能明确这里也一样。

参数如下

1. pretrained_model_name_or_path = "./sd-models/majicmixRealistic_v6.safetensors"
2. train_data_dir = "./train/aki"
3. resolution = "512,512"
4. enable_bucket = true
5. min_bucket_reso = 256
6. max_bucket_reso = 1_024
7. output_name = "aki"
8. output_dir = "./output"
9. save_model_as = "safetensors"
10. save_every_n_epochs = 2
11. max_train_epochs = 20
12. train_batch_size = 1
13. network_train_unet_only = false
14. network_train_text_encoder_only = false
15. learning_rate = 0.0001
16. unet_lr = 0.0001
17. text_encoder_lr = 0.00001
18. lr_scheduler = "cosine_with_restarts"
19. optimizer_type = "AdamW8bit"
20. lr_scheduler_num_cycles = 1
21. network_module = "networks.lora"
22. network_dim = 128
23. network_alpha = 128
24. logging_dir = "./logs"
25. caption_extension = ".txt"
26. shuffle_caption = true
27. keep_tokens = 0
28. max_token_length = 255
29. seed = 1_337
30. prior_loss_weight = 1
31. clip_skip = 2
32. mixed_precision = "fp16"
33. save_precision = "fp16"
34. xformers = true
35. cache_latents = true
36. persistent_data_loader_workers = true
37. lr_warmup_steps = 0
38. sample_prompts = "./toml/sample_prompts.txt"
39. sample_sampler = "euler_a"
40. sample_every_n_epochs = 2

复制代码

点击开始练习即可

模子练习完成会生存在在output中！

OK，到此完毕了！如果对你有资助的话，请点个赞，谢谢！！