Stable Diffusion 训练

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前言

简单介绍了Stable diffusion的训练过程。

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一、主要训练方式

Stable Diffusion主要有 4 种方式：Dreambooth, LoRA, Textual Inversion, Hypernetworks

1.Textual Inversion （也称为 Embedding），它实际上并没有修改原始的 Diffusion 模型， 而是通过深度学习找到了和你想要的形象一致的角色形象特征参数，通过这个小模型保存下来。这意味着，如果原模型里面这方面的训练缺失的，其实你很难通过嵌入让它“学会”,它并不能教会 Diffusion 模型渲染其没有见过的图像内容。

2.Dreambooth 是对整个神经网络所有层权重进行调整，会将输入的图像训练进 Stable Diffusion 模型，它的本质是先复制了源模型，在源模型的基础上做了微调（fine tunning）并独立形成了一个新模型，在它的基本上可以做任何事情。缺点是，训练它需要大量 VRAM, 目前经过调优后可以在 16GB 显存下完成训练。

3.LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) 也是使用少量图片，但是它是训练单独的特定网络层的权重，是向原有的模型中插入新的网络层，这样就避免了去修改原有的模型参数，从而避免将整个模型进行拷贝的情况，同时其也优化了插入层的参数量，最终实现了一种很轻量化的模型调校方法， LoRA 生成的模型较小，训练速度快, 推理时需要 LoRA 模型+基础模型，LoRA 模型会替换基础模型的特定网络层，所以它的效果会依赖基础模型。

4.Hypernetworks 的训练原理与 LoRA 差不多，与 LoRA 不同的是，Hypernetwork 是一个单独的神经网络模型，该模型用于输出可以插入到原始 Diffusion 模型的中间层。 因此通过训练，我们将得到一个新的神经网络模型，该模型能够向原始 Diffusion 模型中插入合适的中间层及对应的参数，从而使输出图像与输入指令之间产生关联关系。

二、kohya_ss安装(Linux)

安装步骤参考：https://github.com/bmaltais/kohya_ss

1.打开终端并切换到所需的安装目录

2.通过运行以下命令克隆存储库

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
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3.切换到kohya_ss目录

cd kohya_ss
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4.通过执行命令来运行安装脚本

bash ./setup.sh
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5.安装完成后，在kohya_ss目录下，运行

bash ./gui.sh --listen 0.0.0.0 --server_port 12345 --inbrowser --share
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三、利用koyha_ss GUI训练lora

1.准备训练数据

• 收集20张以上特定风格的图片
• 保证图片的高质量（训练SDXL模型分辨率最好在10241024以上，训练SD1.5分辨率在512512以上）对模型训练结果有很大影响
• 避免相似度高或者重复的图片

2.图像数据打标签（CLIP词表）

使用Stable-diffusion-webui中的Dataset Tag Editor

3.标签优化

4.训练配置

• 保存好的图文对文件夹命名规范：”repeat_stylename”
• repeat代表重复次数，越精细的图，值越高
• batch_size:训练批量大小，根据显卡类型选择，一般为1，也可以增加
• epoch：迭代次数
• 总训练步数：一般在4000以上比较稳定，其计算公式如下 steps=Image数量×repeat×epocℎ/batcℎ_size

5.kohya_ss GUI训练lora

• 切换到kohya_ss目录下
• 运行bash ./run.sh打开kohya_ss训练界面
  
  Configuration file 可以打开已有配置文件，自动配置训练参数，也可以保存之前选择好的参数以便下次使用。
• 路径： LoRA – Training – source model
  
• 路径： LoRA – Training – Folders
  
• 路径： LoRA – Training – parameters – Basic
  
  训练参数根据自己的需求设置，比如train batch size一般设为1，如果你的GPU算力充足则可以设置大一些，会加快训练速度。
• 配置完成，开始训练
  

总结

简单介绍了利用koyha_ss训练lora模型的过程，后面会继续补充更多相关知识！