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如何训练Lora模型,超详细Lora模型训练步骤

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3月5日12:49

我们可以梳理出AI绘画模型训练的核心步骤和要点如下:

1.模型选择

  • 选择合适的AI绘画模型,如LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)。
  • LoRA模型相对较小,易于使用,训练快速,对显存要求低。

2.训练数据集准备

  • 选择训练主题,如特定人物、画风、服饰等。
  • 收集高质量的训练图像,至少15张,要求多角度、多表情、高分辨率。
  • 对训练集进行整理、清洗和高清放大处理。
  • 裁剪图片至适当尺寸(如512x512或768x768),并进行打标。

3.训练流程

  • 使用LoRA训练集进行训练,包括训练级分辨率预处理与打标。
  • 选择合适的训练工具,如Kohya_ss、秋叶的训练脚本或Dreambooth扩展。
  • 设置训练参数,包括学习率、批次大小、迭代次数等。

4.训练执行

  • 在触站AI平台上启动训练过程,监控训练进度。
  • 根据训练结果调整参数,优化模型性能。

5.结果评估

  • 对比查看训练结果,评估模型生成的图像质量。
  • 如果结果不理想,可能需要调整训练集或训练参数。

6.模型应用

  • 使用训练好的模型进行实际的绘画创作。
  • 可以生成新图像或进行风格迁移等。

7.问题诊断

  • 如果模型不符合预期,检查可能的原因,如图片分辨率、裁剪问题、构图复杂度、图片相似度、底模选择和训练参数设置。

8.训练方式

  • 三种训练方式:Kohya's GUI、秋叶的训练脚本和Dreambooth扩展。
  • 每种方式都有其特点和安装、配置、执行的具体步骤。

9.测试LoRA

  • 训练完成后,进行测试以评估模型的效果。
  • 使用不同的权重和底模进行对比测试。

10.底模交叉

  • 尝试使用不同的底模进行训练,以观察模型的泛化能力和效果。

 

通过以上步骤,可以系统地进行AI绘画模型的训练,从而创造出符合预期的艺术作品。这个过程需要耐心和细致的操作,以及对模型和训练过程的深入理解。学好以后你也能找金主接单!

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