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Stable Diffusion 指定模型,Lora 训练全流程_stable diffusion lora模型

stable diffusion lora模型

简介

在使用 Stable Diffusion 的时候,可以选择别人训练好的 Lora,那么如何训练自己的 Lora呢? 本篇文章介绍了如何训练Lora,如何筛选模型,如何在 Stable Diffusion 中使用。

闲话不多说,直接实际操作吧。

首先获取Lora的代码

github

git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts

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如果发现子包没下载,可以再更新子包

git submodule update --init --recursive

# Windows环境配置

这里 github 建议使用Python 3.10.8的环境,但是我的电脑已经配置了 python,不是Python 3.10.8的怎么办呢?

我的电脑就不是Python 3.10.8的环境,而 github 建议用Python 3.10.8,那么我们可以不用卸载我们原有的环境,可以用 conda 来配置多环境,如果不会用,可以网上搜索,或者也可以关注公众号,把问题发送给博主​。

conda create -n lora_train python=3.10.8

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安装依赖包

运行 install.ps1自动安装必要的包。

image.png

准备训练数据

这里需要清晰的人像照片,这里我用了20张,当然图片越多,AI 学习的效果会好些。

图片准备完毕后,需要对图片进行统一的处理,我们可以用 Stable Diffusion 进行统一处理。

图片需要处理成一样尺寸的,尺寸的大小可以用512x768或者512x640或者用512x512尺寸的,注意要是64的倍数

下面我们来对图片进行统一的处理。处理方法如下。

下面是在Stable Diffusion 的面板中进行操作,下图画圈的地方要进行操作,最下面要勾选上裁切,以及生成信息

image.png

素材生成结果

全部剪切为512x768,并生成了tag信息存在了txt文件下

image.png

新建文件夹train,把图片拷贝到该文件夹下

并起一个文件夹名字为20_train,这里的20是有必要的,是每轮20步训练

image.png

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

在这里插入图片描述

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

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