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AI绘画 | 《LORA模型训练超入门级教程》--人人都可以当炼金术士_为什麽要训练lora

作者：秋刀鱼在做梦 | 2024-07-06 17:32:51

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为什麽要训练lora

大家好我是AI极客菌！

以下内容是通过本人自身理解并总结编写出的，同时也是初步接触训练模型，主要是以美术视角出发来进行讲解，目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手Lora模型训练。（如有问题欢迎大家一起讨论，知识探索的进步脚步终将永不停止。）

为什么要训练Lora模型?

节省训练时间：LORA模型的低层模型已经在大规模的基准数据集上训练过了，因此可以利用这些已经学到的特征来加速新的训练过程。
提高准确性：使用LORA模型微调，可以在保持低层模型的特征提取能力的同时，针对具体任务进行优化，从而提高模型在特定任务上的准确性。
加快创作速度：LORA 模型可以快速生成想法的效果，这些结果可以为创作者提供新的创作灵感，开拓新的设计思路和方向，从而更好地实现自己的设计目标。
可迁移性：可迁移性意味着可以在不同任务之间共享底层模型，从而减少重复训练，提高工作效率，使其能够更快速地从一个任务转移到另一个任务。

Lora模型训练流程

在这里插入图片描述

lora模型训练节点图

1.训练前期准备

Python安装

安装包在秋叶大佬的一键包里面就有，默认安装路径即可

1.安装python勾选Add PATH,再点Install Now.

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2.安装完毕后出现框内提示就点击，没有则不用管。

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Windows PowerShell设置

1.右键Windows菜单图标打开Windows PowerShell(管理员模式)

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2.复制Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned进去回车

3.出现下面选择栏按[A]回车

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训练脚本更新

1.解压lora-scripts压缩包后，点击强制更新.bat脚本

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2.再用鼠标右键install-cn.ps1文件点击PowerShell模式运行，进行环境依赖更新。
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2.训练模型相关知识点

这一节只需要对训练模型的概念进行一个简单的了解即可

在模型训练中需要关注的几个方面

全面充分的采集训练素材：例如在角色训练素材中，应该有各种角度、表情、光线等情况下的素材，这样才能确保模型具有较好的泛化性。
图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。
参数调优：尽可能把训练时长控制在半小时左右，时间过长容易导致过拟合，通过调整等参数控制训练时长。
观察学习曲线：通过观察学习曲线来对训练素材、训练参数进行调整。
过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型观察过拟合和欠拟合的问题，再进一步通过调整训练素材和正则化等手段来优化。

综上所述，模型训练中需要关注的几个重点，需要结合具体的任务需求和数据特点来进行调整和优化，以达到最优的训练效果。

接下来需要简单了解一下训练模型中的几个概念名词：

过拟合&欠拟合
泛化性
正则化

过拟合&欠拟合

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在这个问题上ChatGPT从美术角度给出的解释：

在这里插入图片描述

总结：过拟合和欠拟合都是不好的现象，我们需要加以控制，让模型最终得到我们想要的效果。

解决方法：在模型训练中需要不断对训练集、正则化、训练参数、进行调整。过拟合可以尝试减少训练集的素材量，欠拟合就增加训练集的素材量。

泛化性

ChatGPT从美术角度给出的解释：

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总结：泛化性不好的模型很难适应其他风格和多样性的创作力。可以通过跑lora模型生图测试来判断泛化性是否良好。

解决办法：跟解决过拟合欠拟合问题一样，从训练集、正则化、训练参数、进行调整。

正则化

ChatGPT从美术角度给出的解释：

在这里插入图片描述

总结：正则化是解决过拟合和欠拟合的情况，并提高泛化性的手段。

相当于给模型加一些规则和约束，限制要优化的参数有效防止过拟合，同时也可以让模型更好适应不同情况的表现，提高泛化性。

训练集准备工作

训练素材处理

选取角色人物凝光来做本次教程素材（角色素材比较容易学习上手，也能对模型训练有一个初步的全面了解）

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如果是角色训练集控制在20-50张图左右，太多会导致过拟合

如果是角色尽可能收集到头像，正视图，侧视图，背面等多角度的无背景素材，增加不同画风的素材可以提高模型应对不同风格的手段，画风训练素材数量可以提高到更多。

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素材可以少，但是质量一定要高；角色背景最好是白底网站上面可以选择换背景颜色

图片批量裁切

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之后利用工具网站把所有图片批量进行统一分辨率裁切

分辨率需要是64的倍数
分辨率预先处理好基本可以直接扔进AI进行训练不用再做分割处理了
尺寸越大越吃显存，可能会出现报错学习卡死等问题
地址：https://www.birme.net

图像预处理

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把训练素材文件路径扔到Stable Diffusion的训练模块下图像预处理功能，勾选生成DeepBooru进行生成tags标签。

打标签

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*进入批量打标签软件点击上方File的Load folder后选择处理好的训练集路径。

批量打标签软件BooruDataset基本操作：

在这里插入图片描述

点击上方的File–Load folde载入训练素材路径
左边一栏是单张编辑右边一栏是批量编辑
是增加标签 X是删除标签 ✔是保存
最后修改完标签点击File—Save all changes保存全部标签

关于打标签详细解释

1.整合概念标签

例如，你要训练一名角色，添加名称后，需要删除红框内描述此概念的部分特征标签。

这个操作的含义是将特征都融入到你的lora本身，提高lora模型调用效率，更精准的复原角色的发型发色瞳色等生理特征，同时也减少调用词条的数量。

删除的tag会被固化在模型当中
同时也为了防止将基础模型中的相同tag引导到你的lora，导致过拟合
尽可能添加一个不存在的标签用于调度你训练的lora模型
如果是角色建议只删除生理特征标签，保留着装\配饰\装备等

2.如果从泛化性角度出发，可以保留角色特征标签。但是会导致调用困难，需要输入大量的tag用于调用。

在这里插入图片描述

两种打标签的方法

1. 保留全部标签：

优势：效率快省时省力的训练出模型，拟合度提高，且过拟合出现的情况是最低的。
缺陷：风格会变化过大，tag调用比较困难，训练时需要把epoch提高时间成本会被拉长。

2.剔除部分特征标签：

优势：整合成少量的触发词tag后，调用方便，更精准还原角色特征。
缺陷：容易导致过拟合，泛化性也会降低，如果标签删太多会导致生成的画面非常固化。

训练文件夹结构规范

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注：这里把概念名称转换成角色名称方便理解，具体概念名称按照需求进行填写，*文件夹命名不能用中文。

首先在脚本的LoraTraining目录下新建训练文件夹命名为train
如果需要训练多个概念（例如：角色除了本体之外，还要加一个穿着泳装训练素材），这时候就在（input_角色名称）下面再新建一个文件夹，命名写（训练次数_角色名称_泳装）进行文件夹区分。

a.建立步骤

在脚本根目录下面建立一个训练文件夹（train）

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在（train）文件夹内建立一个概念文件夹和，一个正则化文件夹（reg），不需要正则化可不建立

![外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=https%3A%2Fimg-blog.csdnimg.cn%2Fdirect%2Fb4215bffdb5d4e17959f65f081220431.png&pos_id=img-ROVFtBYM17959f65f08122044.png35

在概念文件夹内建立 – 训练素材文件夹(训练素材文件夹前面的需要加“_”你想训练的次数)之后将训练素材放置进去即可。

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b.正则化文件夹搭建
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c.正则化素材示意

正则化在深度学习中指的是：给模型加一些规则和约束，限制要优化的参数有效防止过拟合。

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正则化素材

【假设我在训练集里面放入了一个泳装角色的训练素材，那么为了防止过拟合的问题，在正则化文件夹内放入一些同样是泳装的图片素材】

可以用SD进行快速生成 *正则化素材不需要生成tag文本文件！！！

正则化素材注意不要过多，不然机器会过多的学习到里面的素材导致跟训练目标角色不一致，*简单来说就是让AI稍微克制一下学习的程度，防止发生过拟合。

在我的理解看来正则化手段是目前控制过拟合问题，最容易理解的一个操作的方法。

开始训练

训练脚本讲解

*目前指出的都是常用参数，没有提到的可以不用做修改（如果自己能理解知道怎么去调整也可以，我这里只针对初级快速上手进行讲解。）

在训练脚本根目录下用秋叶提供的文本编辑软件打开train.ps1

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1.训练素材路径设置参数：

pretrained_model：底模型路径，底模型一般选择SD 1.5，底模型不能选择过大的完整模型，选择小模型否则内存会爆。
train_data_dir：训练素材路径
reg_data_dir：正则化素材路径，没有则不用填。

2.训练参数：

resolution：图片分辨率，宽,高。支持非正方形，但必须是 64 倍数。
batch_size：指的是在神经网络训练中，一次性送入模型的样本数。
（通俗地说，就像做菜时一次性放入多少食材一样，batch_size决定了一次送入多少样本来训练模型。较大的batch_size可以加速训练，但会占用更多的内存资源）
max_train_epoches：最大训练的epoch数，即模型会在整个训练数据集上循环训练这么多次。
（假设最大训练epoch为10，即训练过程中将会进行10次完整的训练集循环。这个参数可以根据实际情况进行调整，以达到更好的模型效果）
network_dim：常用 4~128，不是越大越好，这个参数如果是训练画风的话可以给高一些，训练角色物件等不需要调整。

3.学习率（learning rate）

学习率是训练神经网络时一个很重要的超参数，控制着权重的更新速度。这个参数越大，权重更新的幅度就越大；反之，越小更新的幅度越小。因此，设置一个合适的学习率可以使得训练过程更加稳定、收敛速度更快。

5.模型测试

最后从炼丹炉内取最小值的模型为最佳，没有效果再选取最终生成的版本。

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在Output文件夹下取出模型

Xyz图表测试

用Stable Diffusion的xyz图表脚本来测试不同权重下Lora的表现

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打开美术风格，选择脚本XYZ图表：

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x轴类型选择[可附加网络]权重1 x轴值：写你想测试的Lora权重即可。
Y轴类型选择[可附加网络]模型1 Y轴值：填你想测试的Lora模型名称。
Z轴类型选不选都可以。

没有可选附加网络的请在插件列表里面安装

总结

到这里就结束了~

最后感谢大家观看本次教程，理论都是基础实际效果还是需要实践验证。

第一次写教程（其实更偏学习过程中的总结），写的如果不好请轻喷，如有更好的见解欢迎在评论区讨论，我也还在摸索阶段也在更深入的学习训练模型知识。

成品图分享

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