OneTrainer

OneTrainer

OneTrainer-это универсальное решение для всех ваших стабильных потребностей в обучении диффузии.

Функции

• Поддержанные модели : Flux.1, стабильная диффузия 1.5, 2.0, 2.1, 3.0, 3,5, SDXL, Würstchen-V2, стабильный каскад, Pixart-Alpha, Pixart-Sigma и модели Inpainting
• Форматы моделей : диффузоры и модели CKPT
• Методы обучения : полная точная настройка, Lora, Entcepdings
• Обучение в масках : пусть обучение сосредоточено на определенных частях образцов.
• Автоматические резервные копии : полностью резервное копирование вашего тренировок регулярно во время тренировок. Это включает в себя всю информацию, чтобы беспрепятственно продолжить обучение.
• Увеличение изображения : примените случайные преобразования, такие как вращение, яркости, контрастность или насыщение к каждому образцу изображения, чтобы быстро создать более разнообразный набор данных.
• Tensorboard : простая интеграция Tensorboard для отслеживания прогресса обучения.
• Несколько подсказок на изображение : тренируйте модель на несколько разных подсказок на образец изображения.
• Рассказывание планировщика шума : из бумаги общие графики шума диффузии и шаги образца ошибочны
• EMA : Тренируйте свою собственную модель EMA. При желании сохранить вес EMA в памяти процессора, чтобы уменьшить использование VRAM.
• Ведение соотношения сторон : автоматически тренируйтесь на нескольких соотношениях сторон за раз. Просто выберите целевые разрешения, ведра создаются автоматически.
• Обучение с несколькими разрешениями : тренировать несколько резолюций одновременно.
• Инструмент набора данных : автоматическая подпись вашего набора данных с использованием BLIP, BLIP2 и WD-1.4 или создайте маски для маскированного обучения с использованием Clipseg или REMBG.
• Модель инструментов : преобразовать между различными форматами модели из простого пользовательского интерфейса.
• Отбор пользовательского интерфейса : выборка модели во время обучения без переключения на другое приложение.
• AlignProp : метод обучения подкрепления для диффузионных сетей из бумаги, выравнивающих диффузионные модели текста к изображению с обратным распространением вознаграждений

Установка

Установка OneTrainer требует Python> = 3.10 и <3.13. Вы можете скачать Python здесь https://www.python.org/downloads/windows/. Затем следуйте этим шагам:

Автоматическая установка

• Клонировать репозиторий git clone https://github.com/Nerogar/OneTrainer.git
• Бегать:
  • Windows: install.bat
  • Системы на основе UNIX: install.sh

Ручная установка

• Клонировать репозиторий git clone https://github.com/Nerogar/OneTrainer.git
• Перейдите в клонированный каталог cd OneTrainer
• Установите виртуальную среду python -m venv venv
• Активируйте новый Venv:
  • Windows: venvscriptsactivate
  • Системы на основе UNIX: source venv/bin/activate
• Установите требования pip install -r requirements.txt

В некотором распространении Linux вам может потребоваться установить Libgl, например, на Ubuntu, вам нужно будет запустить:

 sudo apt-get update
sudo apt-get install libgl1

Обновление

Автоматическое обновление

• Запустить update.bat или update.sh

Ручное обновление

• Получить изменения git pull
• Активировать Venv venvscriptsactivate
• Переустановить все требования pip install -r requirements.txt --force-reinstall

Использование

Чтобы начать пользовательский интерфейс, запустите start-ui.bat . Вы можете найти здесь быстрое начало. И более подробный обзор различных тем.

Если вам нужно больше контроля, OneTrainer поддерживает два режима работы. Только командная строка и пользовательский интерфейс. Все команды должны выполняться внутри активного Venv, созданного во время установки.

Вся функциональность разделена на различные сценарии, расположенные в каталоге scripts . Это в настоящее время включает в себя:

• train.py Центральный тренировочный сценарий
• train_ui.py интерфейс для обучения
• caption_ui.py ui для ручного или автоматического подписания и создания маски для маскированного обучения
• convert_model_ui.py ui для конверсий модели
• convert_model.py Утилита для преобразования между различными форматами моделей
• sample.py Утилита для образца любой модели
• create_train_files.py Утилита для создания файлов, необходимых при обучении только из CLI
• generate_captions.py Утилита для автоматического создания подписей для вашего набора данных
• generate_masks.py Утилита для автоматического создания масок для вашего набора данных
• calculate_loss.py

Чтобы узнать больше о различных параметрах, выполните <script-name> -h . Например, python scriptstrain.py -h

Если вы находитесь на Mac или Linux, прочитайте документацию сценария запуска для подробной информации о том, как запустить OneTrainer и его различные сценарии в вашей системе.

Внося

Взносы всегда приветствуются в любой форме. Вы можете открыть проблемы, участвовать в дискуссиях или даже открыть запросы на притяжение для новой или улучшенной функциональности. Вы можете найти больше информации здесь.

Прежде чем начать смотреть на код, я рекомендую прочитать о структуре проекта здесь. Для глубоких обсуждений вы должны рассмотреть возможность присоединения к серверу Discord.

Вам также необходимо установить требуемые зависимости разработчика для вашего текущего пользователя и включить крючки GIT Commine, через следующие команды (работает на всех платформах; Windows, Linux и Mac):

pip install -r requirements-dev.txt
pre-commit install

(Обязательно запустите эти команды , не активируя свою среду Venv или Conda, поскольку предварительный коммит должен быть установлен вне любой среды.)

Теперь все ваши коммиты будут автоматически проверены на предмет общих ошибок и проблем в стиле кода, поэтому рецензенты кода могут сосредоточиться на архитектуре ваших изменений, не тратя время на проблемы стиля/форматирования, что значительно улучшит вероятность того, что ваш запрос на привлечение будет принят быстро и легко.

Связанные проекты

• MGDS : пользовательская реализация набора данных для Pytorch, которая построена вокруг идеи графика на основе узлов.
• StableTuner : еще одно обучение приложения для стабильной диффузии. OneTrainer берет много вдохновения от StableTuner и не будет существовать без него.
• Видения хаоса : коллекция инструментов машинного обучения, которые также включают OneTrainer.