easy lora

簡單的洛拉

通過Dockerized Kohya-SS/SD-Scripts提供了易於使用的Lora培訓工具。

洛拉輸出的一個例子

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

產生Lora模型，該模型生成了Tohoku Zunko的動漫風格插圖。

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

# output/zunko.safetensors will be generated

使用洛拉生成圖像

自動1111

安裝

 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. 將受過訓練的<this-repository>/output/zunko.safetensors複製到data/Lora目錄
2. 通過gsdf/furetfeit-v2.5下載Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors並將其放入data/StableDiffusion目錄
3. 通過gsdf/easynergative下載EasyNegative.safetensors ，然後將其放入data/embeddings目錄中
4. 訪問http://localhost:7860/帶有chrome並打開自動1111 UI
5. 選擇基本型號Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors
   • 穩定的擴散檢查點
6. 移動到“設置”選項卡
7. 選擇vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
   • 設置>穩定擴散> SD VAE
8. 應用設置
9. 移至txt2img選項卡
10. 重新啟動Docker容器
    • 輸入CTRL+C終止控制台
11. 輸入以下提示
    • (best quality, masterpiece:1.2), zunko, 1girl, <lora:zunko:1>
12. 在下面輸入負面提示
    • (EasyNegative:1)
13. 產生

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的圖像作為下面的指南提供
  • https://zunko.jp/guideline.html

鏈接

• kohya-ss/sd-scripts設置教程視頻（日語）
  • https://www.youtube.com/watch?v=n1txvr9lplm