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StableDiffusion-Lora数据集整合以及模型训练，谷歌colab在线笔记教程
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本地，云端，谷歌colab的StableDiffusion-WebUI使用问题，可以添加Q群：729921677 入群密码：bobo 谷歌云盘地址：https://drive.google.com/drive/my-drive 图像批量修改网站：https://www.birme.net/?target_width=800 模型训练Git仓库：https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/tree/training 数据集谷歌colab笔记：https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Dataset_Maker.ipynb lora模型训练colab笔记： https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Lora_Trainer.ipynb -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 模型训练参数解释： - flip_augf：它会将训练数据集中的图像进行水平翻转，从而增加数据集的多样性和数量，提高模型的泛化能力。在 Lora 训练中，如果图片数量较少，可以开启 flip_aug，以便更好地利用数据集信息。但是如果你的 Lora 含有非对称元素，那么应该关闭 flip_aug，以避免模型学习到不正确的特征，影响模型的性能。 - Shuffle：标签是一个用于训练机器学习模型的参数，用于文本生成，特别是生成动画风格的描述。它决定在训练过程中是否对动画标签进行洗牌。变换标签可以提高模型生成更多样化和创造性描述的能力。shuffle tags参数可以设置为True或False，这取决于您是否希望对标签进行洗牌。 - activation_tags”很重要，如果您在指南的数据集部分添加了一个，请将其设置为 1。这也称为keep_tokens。num_repeats：用于设置每张图片在训练过程中的重复次数。通常情况下，重复次数越多，模型学习到的信息也就越多。将其设置为确保图像与其重复次数相乘的值在 200 到 400 之间。例如，如果将其设置为 20，并假设使用的批量大小为 1，则将有 10 张图像 x 20 次重复= 每个时期 200 步。 preferred_unit： 用于设置训练过程的持续时间，通常以 epoch 或 step 为单位。一个 epoch 是指训练过程中的一次完整迭代，包含多个 batch。 how_many：将其设置为您要训练的时期数或步数。上传 10 张图像的良好起点是大约 10 个时期或 2000 步。 save_every_n_epochs：表示每训练几个 epoch 就保存一次模型，这样可以让您在训练过程中查看模型的进展情况，并在训练出现问题时可以重新开始。 keep_only_last_n_epochs：表示保存的模型数量。在训练过程中，每隔几个 epoch 保存一次模型，此选项表示只保留最近的若干个模型，旧的模型会被删除，以便腾出空间。 train_batch_size：表示每次训练使用的样本数量。增加 batch size 可以加速训练，但会增加内存消耗和计算复杂度。同时，过大的 batch size 可能会导致模型过度拟合，因此建议使用 2 或 3。 4 个变量在起作用：图像数量、重复次数、迭代次数和批量大小。 您可以选择设置总 epochs 或总步数，步骤太少会使 Lora 会因为不够熟而无法使用，而步骤太多会使它煮得太熟并扭曲您的图像。这就是为什么我们选择每隔几个 epoch 保存一次 Lora Loras 需要更少的 epochs 来训练。以下是您可以尝试的一些参数： - 20 张图像 × 10 次重复 × 10 个轮次 ÷ 2 批量大小 = 1000 步 - 100 张图像 × 3 次重复 × 10 个轮次 ÷ 2 批量大小 = 1500 步 - 400 张图像 × 1 次重复 × 10 个轮次 ÷ 2 批量大小 = 2000 步 - 1000 张图像 × 1 次重复 × 10 个轮次 ÷ 3 批量大小 = 3300 步
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