【AI绘画Stable Diffusion】单人LoRA模型训练,打造你的专属模型,新手入门宝典请收藏!

大家好,我是灵魂画师向阳

本期我将教大家如何进行LoRA模型训练,打造你的专属模型,内容比较干,还请耐心看完!

随着AIGC的发展,许多传统工作岗位正逐渐被AI取代。同时,AI变革也在创造前所未有的新岗位和机会!而模型训练便是通往新天地的钥匙之一。

素材整理

为确保训练集的质量和多样性,素材尺寸与内容丰富度十分重要。本期教程以龙珠里的角色胖布欧为例。

  • 图片尺寸需要512*512(SD1.5原始训练样本尺寸)以上,契合尺寸可让训练效果更佳

  • 收集各个角度,各个场景、全身、半身、细节,甚至不同画风的胖布欧素材,以确保模型的泛化能力

  • 由于此次训练的概念比较简单,只需要20-30张高质量图片即可

图片处理

创建一个新文件夹以存放素材。建议使用全英文路径,并在文件夹名前加上"胖布欧"以便区分

  • 尽量将图片裁剪成512x512规格。若画面构图适合,裁剪可能会导致图片不完整,也可不作修改

  • 若图片有水印等干扰因素,可合理利用ps、美图等软件处理

  • 将图片移入文件夹

图片打标

自LoRA训练方式问世以来,市面上已经有许多集成LoRA训练器,也就是常说的"丹炉"。如老牌的kooyass,秋叶包,青龙包等,都可用于训练。

训练一个LoRA,显卡配置至少在6G以上。如果没有好显卡,可以使用云端服务器来进行训练,性价比非常高!

本期教程我们将采用秋叶丹炉来进行训练。 需要秋叶炼丹炉的小伙伴可看下方扫描获取哦

首先,我们需要选择一个基础模型,本教程选择Anything4.5,需要的小伙伴可以扫描获取

进入文件管理,把准备好的数据集上传到指定位置

打开丹炉,对图片进行标注和数据清洗。

打开WD1.4标签器输入图片所在的路径设置输出路径

并在提示词前加上"pangbuou ",将温度设置为0.35 。点击启动

可以看到我们的提示词会自动出现在文件管理的输出文件夹中。

接着回到丹炉,打开标签编辑器 ,对提示词进行清洗。输入数据集目录 ,点击加载

在右侧过滤栏删除与我们训练目标相符的特征词,比如"粉色皮肤"、"胖胖"等;

保留在画面中,且与训练目标特征无关的词,如"白色背景"、"漫画风格"等。

模型训练

点击LoRA训练-新手,新手建议保持默认数值,仅调整以下参数:

**(1)底模&VAE路径:**输入模型文件路径

(2)训练集路径:指向图片文件夹

**(3)LoRA名称:**为训练结果命名:Majin Buu

**(4)保存路径:**确定模型保存位置

**(5)epochs:**设置为20左右

**(6)batch_size:**提高可加快速度,根据显卡性能调整,如4090可设为8左右

**(7)dim:**对于小概念,设为32,alpha设为其一半,即16

设置完参数后,点击开始训练即可

同时,可以在我的应用-查看日志中查看训练进度

模型测试

训练完成后,我们可以对模型进行测试,看看模型的表现是否达到预期。

打开SD,使用webUI里的xyz脚本,x设置为模型epoch,y设置为模型权重

设置好底模和提示词等基础参数后,就可以跑上一轮来看看哪个才是你最心仪的结果啦!保存模型即可使用

LoRA应用场景之广不必多说,如在漫画领域生成分镜,游戏领域生成原画概念稿,换装,甚至制作模型,皆尚待探索。

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

若有侵权,请联系删除

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