lora concepts template
1.0.0
Это шаблон, который можно использовать для обучения нескольких концепций и изображений регуляризации для моделей LORA (адаптация с низким уровнем ранга).
LORA: https://github.com/cloneofsimo/lora
На основе тренировочных сценариев Kohya-SS SD-Scripts
| Каталог | Описание |
|---|---|
image_dir | Содержит все входные изображения и файлы подписи, префиксированные общим количеством эпохи на изображение |
reg_dir | Содержит все изображения регуляризации на концепцию, префиксированные общим количеством повторений на рег изображение |
log | Записи каждого журнала обучения |
output | окончательный двоичный выход (Safesensor, PT и т. Д.) |
config_v1_example.json | конфигурация для тренировочной сессии (переименовать в все, что вы хотите) |
Сбалансируйте наборы данных, чтобы концептуальные папки указывали, сколько раз их следует повторять во время обучения.
Например, допустим, у вас есть четыре понятия, и у каждого из них есть 14 изображений на концепцию, за исключением одного, который имеет 28 .
Чтобы сбалансировать это для обучающих этапов по концепции по эпохе 5200 , вы разделяете повторения на общее количество изображений на концепцию:
5200 / 14 = 371 5200 / 28 = 186
В примере название концептуальных каталогов было бы:
Утилита ниже гарантирует, что каждая папка концепции в папке набора данных используется одинаково во время учебного процесса модели машинного обучения Dreambooth, независимо от количества изображений в каждой папке:
https://github.com/bmaltais/kohya_ss/blob/cdf84e2f4b65517c396ffb72474616a57bc109b6/library/dataset_balance_gui.py
