sd lora trainer

培训师

该教练是由伊甸园（ Eden Team）开发的，您可以在应用程序中尝试我们的托管版培训师。这是一款高度优化的教练，可用于稳定扩散之上的完整填充和训练Lora模块。它使用单个培训脚本和损失模块，可用于SDV15和SDXL ！

该教练的输出与Comfyui和Auto111完全兼容，请参见此处的文档。可以在我们的文档中找到有关培训的完整指南。

训练图像：

带有训练的洛拉（Lora）生成的IMG：

教练可以以4种不同的方式运行：

• 作为我们网站上的托管服务
• 作为托管服务通过复制
• 作为comfyui节点
• 作为独立的Python脚本

在comfyui中使用：

• 可以在/ComfyUI_workflows中找到有关如何运行培训师并进行推断的示例工作流程
• 重要的是，该培训师使用chatgpt呼叫来清理自动生成的提示并注入可训练的令牌，只有在您有一个.env文件中包含openai键的repo dir的根部，其中包含单行的根源： OPENAI_API_KEY=your_key_string nothing nothing you the this tock you tock you tockey'''''''''''''''''''''''''''

培训师支持3种默认模式：

• 样式：用于学习图像集合的美学风格。
• 面部：用于学习特定面孔（可以是人类，性格，...）。
• 对象：将学习训练图像中特定的特定对象或东西。

样式培训示例：

设置

使用所有依赖项安装

pip install -r requirements.txt

然后，您可以简单地运行：

python main.py train_configs/training_args.json开始培训工作。

调整training_args.json中的参数以设置自定义培训工作。

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您还可以使用COG（〜Docker Image）通过复制运行此操作：

1. 安装重复的“ COG”：

 sudo curl -o /usr/local/bin/cog -L "https://github.com/replicate/cog/releases/latest/download/cog_$(uname -s)_$(uname -m)"
sudo chmod +x /usr/local/bin/cog

2. 用cog build图像
3. 使用sh cog_test_train.sh进行训练运行
4. 您也可以使用cog run /bin/bash进入容器

完整的UNET FINETUNT

在本机Python运行此教练时，您也可以使用（适应您的需求） python main.py train_configs/full_finetuning_example.json执行完整的UNET登录。

托多的

错误：

• SD15的纯文本反转似乎无法正常工作...（但对于SDXL ...） - ） - ）--->如果有人能弄清楚这一点，我将永远感激！
• 弄清楚为什么训练在comfyui节点上的训练速度较慢，而不是仅仅运行main.py作为python的工作..？
• FIX AXPACT_RATIO在DataLoader中的存储键（请参阅https://github.com/kohya-ss/sd-scripts）

更大的改进：

• 集成通量 / SD3
• 添加多概念训练（由多个令牌代表的多件事，对单个Lora进行培训）
• 添加更强的令牌正则化（例如，跨越基础的Celebbasis）
• 实施灌注想法（超级阶级的钥匙锁定）：https：//research.nvidia.com/labs/par/par/perfusion/
• 实施及时列入：https：//prompt-aligned.github.io/