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【开发机】中创建开发机：

1. 【资源配置】- 【GPU加速型】下拉选择规格“CPU:12核|内存：20GB|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）。

   

2. 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：

1. 在左侧导航栏的【开发机】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】。

   

2. 点击【打开】跳转到开发机Jupyte WebIDE。

   

3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 点击启动开始标准。
4. 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：

1. 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】。

   

2. 在【终端】上输入tail -f /var/log/SD-Trainer.log 命令查看训练进度日志。

3. 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：

1. 将aki*.safetensors模型文件放入stable-diffusion-webui -> models -> lora文件夹。
2. 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。