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LoRA模型训练基础入门

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3月5日12:58

在人工智能绘画领域,LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)模型以其高效的训练方式和灵活的应用场景受到广泛关注。本文将详细介绍LoRA模型训练的核心步骤:

第一步:理解LoRA模型

LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)是一种对大型语言模型进行微调的方法。它通过在大模型的基础上,使用一个小模型进行微调,从而实现对模型的快速、高效调整。LoRA模型的大小通常在2到100MB之间,远小于Dreambooth生成的模型,这使得LoRA易于使用,训练速度快,对显存的要求也较低。

第二步:准备训练集

训练集的准备是LoRA训练过程中至关重要的一步。需要选择一个明确的训练主题,如特定的人脸、姿势、画风或服饰等。收集至少15张高质量、多角度、多表情的图片,确保图片分辨率高,构图简单,避免复杂背景。对图片进行修复、裁剪和打标处理,以提高训练效果。

第三步:选择训练方式

LoRA的训练可以通过多种方式进行,包括Kohya's GUI、秋叶的脚本和Dreambooth扩展。每种方式都有其特点,例如Kohya's GUI提供了一个基于Windows系统的图形用户界面,而秋叶的脚本则配置了国内mirror,方便网络下载。选择合适的训练方式,根据教程进行安装和配置。

第四步:设置训练参数

在训练过程中,需要设置一系列参数,包括学习率、训练步数、批量大小等。这些参数直接影响训练的效果和速度。例如,LoRA建议的学习率是1e-4,而Dreambooth建议的学习率是1e-6。根据实际情况调整这些参数,以优化训练过程。

第五步:进行训练

启动训练过程,监控训练进度和性能。训练完成后,保存模型文件。在训练过程中,可能需要调整参数以解决遇到的问题,如模型不符合预期、图片分辨率低、裁剪问题、构图复杂度高、图片相似度太高等。

第六步:测试LoRA

LoRA训练完成后,需要进行测试以评估训练效果。测试可以通过比较不同训练工具产生的LoRA模型的效果来进行。测试结果可以帮助理解模型的性能,并为进一步的训练提供指导,也可以直接找金主接单哦。

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