Stable Diffusion lora训练(一)

一、不同维度的LoRA训练步数建议

  1. 2D风格训练

    • 数据规模:建议20-50张高质量图片(分辨率≥1024×1024),覆盖多角度、多表情的平面风格。
    • 步数范围:总步数控制在1000-2000步,公式为 总步数 = Repeat × Image × Epoch / Batch_size
    • 示例:Image=30张,Repeat=10,Epoch=5,Batch_size=2 → 750步(偏低,需增加Epoch至10)。
  2. 2.5D风格训练

    • 数据规模:30-60张图片,需兼具平面与立体细节(如半厚涂、轻3D渲染)。
    • 步数范围:推荐1500-3000步,通过提高Epoch(8-12轮)增强细节捕捉能力。
  3. 3D风格训练

    • 数据规模:50-100张高精度建模图,需包含光影、材质、多视角特征。
    • 步数范围:建议15000步左右,搭配Dadaptation优化器动态调整学习率。

二、不同底模的步数适配策略

底模类型 适用场景 步数调整要点 推荐总步数范围
Pony 二次元、轻量化风格 降低Epoch(5-8轮),防止过拟合 800-1500步
F1 厚涂、ACG风格 提高Repeat至12-15次以强化质感 1200-2500步
SD1.5 通用型、人像与场景兼容 标准参数(Repeat=10,Epoch=10) 1000-2000步
Illustrious 高精度3D与写实风格 增大Batch_size(4-6)以加速深度训练 2000-3000步

三、LoRA训练小技巧

数据预处理优化

  • 使用智能裁剪工具(如ComfyUI)聚焦主体,避免"截肢"或背景干扰。
  • 结合BLIP或WD 1.4 Tagger生成标签后,手动补充细节描述(如材质、光源)。

参数调优技巧

  • 学习率平衡:Unet学习率设为0.0001-0.001,Text Encoder学习率降低至其1/5-1/10。
  • 正则化图像:添加5-10张非目标风格图片(如素描),提升模型泛化性。

硬件适配策略

  • 显存≤6G时,Batch_size=1,通过提高Repeat或Epoch补偿训练强度。
  • 显存≥12G时,Batch_size=4-6,结合梯度累积加速收敛。

模型性能评估

  • Loss率监控:保持Loss在0.3-0.5区间,过低(<0.1)可能过拟合。
  • 多轮次保存:每轮训练保存模型,测试时选择泛化性与细节平衡的版本。

四、典型训练方案示例

场景 底模 Image数量 Repeat Epoch Batch_size 总步数
轻量2D角色训练 Pony 25张 10 6 2 750步
深度3D材质训练 F1 50张 15 10 4 1875步
通用写实场景训练 SD1.5 40张 12 8 3 1280步

总结

  • 训练步数需根据公式动态调整,优先保证数据质量与标签精准度。
  • 2D/2.5D场景推荐1000-3000步,3D场景建议提升至1500步以上。
  • 底模选择上,SD1.5和Illustrious适合通用需求,Pony/F1需针对性优化参数。
  • 结合正则化图像与学习率平衡策略,可显著提升模型泛化性。
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