easy lora

简单的洛拉

通过Dockerized Kohya-SS/SD-Scripts提供了易于使用的Lora培训工具。

洛拉输出的一个例子

要求

• Linux（例如Ubuntu 22.04 LTS）或Windows
• NVIDIA容器工具包
  • https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-and-debian
• CUDA兼容GPU

Quickstart

产生Lora模型，该模型生成了Tohoku Zunko的动漫风格插图。

 docker compose build train
docker compose run download_images
docker compose run train gsdf/Counterfeit-V2.5 zunko

# output/zunko.safetensors will be generated

使用洛拉生成图像

自动1111

安装

 git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker
cd stable-diffusion-webui-docker
git reset --hard 1df18b803cda07309507088128c7ab999d04de63
docker compose --profile download up --build
docker compose --profile auto up --build

用法

1. 将受过训练的<this-repository>/output/zunko.safetensors复制到data/Lora目录
2. 通过gsdf/furetfeit-v2.5下载Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors并将其放入data/StableDiffusion目录
3. 通过gsdf/easynergative下载EasyNegative.safetensors ，然后将其放入data/embeddings目录中
4. 访问http://localhost:7860/带有chrome并打开自动1111 UI
5. 选择基本型号Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors
   • 稳定的扩散检查点
6. 移动到“设置”选项卡
7. 选择vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
   • 设置>稳定扩散> SD VAE
8. 应用设置
9. 移至txt2img选项卡
10. 重新启动Docker容器
    • 输入CTRL+C终止控制台
11. 输入以下提示
    • (best quality, masterpiece:1.2), zunko, 1girl, <lora:zunko:1>
12. 在下面输入负面提示
    • (EasyNegative:1)
13. 产生

提示在此readme.md中生成示例映像

 (best quality, masterpiece:1.2), zunko, 1girl, <lora:zunko:1>
Negative prompt: (EasyNegative:1)
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 765595793, Size: 512x512, Model hash: 71e703a0fc, Model: Counterfeit-V2.5_fp16, Denoising strength: 0.7, Version: v1.2.1, Hires upscale: 2, Hires upscaler: Latent

Used embeddings: EasyNegative [119b]

注意

• Tohoku Zunko的图像作为下面的指南提供
  • https://zunko.jp/guideline.html

链接

• kohya-ss/sd-scripts设置教程视频（日语）
  • https://www.youtube.com/watch?v=n1txvr9lplm