1. 概述
SD-Trainer:是stable diffusion进行微调训练的webui,上传少量图片,可以方便的训练出新的SD模型。生成期望的图片风格。
2. 准备环境
1.在【开发环境】中创建开发环境:
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填入【名称】“sd-trianer-ide”选择【队列】及【可用区】。
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【资源配置】- 【GPU加速型】下拉选择规格“CPU:12核|内存:48GB|GPU:NVIDIA-RTX-3060*1” (规格根据实际情况修改 GPU类型可选择A10 A100 3060 3080)。
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在【选择镜像框架】中点击【社区镜像】,选择”SD-Trainer-Lora“框架。
2.点击【确认】按钮创建开发机。
3.启动IDE:
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在左侧导航栏的【开发环境】中,点击【刷新】按钮刷新开发机状态,当sd-trainer-ide开发机的状态为运行中后点击右侧操作栏【打开】。
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点击【打开】跳转到开发机Jupyte WebIDE。
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在Jupyter启动页【AI Community】下点击"AI Task"跳转到SD-Trainer页面。
3. 使用SD-Trainer
1.在【WD 1.4标签器】分页上传要训练的图片或者使用镜像内预置的图片:
- 在Jupyter启动页【其他】下点击【终端】,在终端输入命令ls ./train/aki/8_lora 检测预置图片。图片要求:准备要训练的人物图像,最少8张,最好12张以上。需要不同角度,正面,侧面,背面,俯视图等。裁剪成要训练的大小,如512x512。文件夹命名要求如8_lora,8表示张数,lora表示名称。
- 在【图片文件夹路径】输入预置图片文件夹路径,如./train/aki/8_lora,可以在【附加提示词】中输入对图片的提示词,如lucky。
- 点击启动开始标准。
- 在【终端】 反复输入ls ./train/aki/8_lora检查,直到文件夹下出现*.txt的文件,说明标注完成,检查*.txt文件内容,除了自动标注的提示词外,还有“lucky”自定义的提示词。
2.在【LoRA】分页上开始预训练:
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选择【新手】分页,如果图片在./train/aki目录下,使用默认参数,点击【开始训练】。
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在【终端】上输入tail -f /var/log/SD-Trainer.log 命令查看训练进度日志。
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当训练进度完成到100%时,在终端输入命令ls output 查看训练好的的模型,文件夹下出现aki*.safetensors模型文件。
2.使用预训练模型推理:
- 将aki*.safetensors模型文件放入stable-diffusion-webui -> models -> lora文件夹。
- 在stable-diffusion-webui选择相应lora模型,输入“lucky”等提示词,可以生产解决训练图片风格的新图片。