sd lora trainer

培訓師

該教練是由伊甸園（ Eden Team）開發的，您可以在應用程序中嘗試我們的託管版培訓師。這是一款高度優化的教練，可用於穩定擴散之上的完整填充和訓練Lora模塊。它使用單個培訓腳本和損失模塊，可用於SDV15和SDXL ！

該教練的輸出與Comfyui和Auto111完全兼容，請參見此處的文檔。可以在我們的文檔中找到有關培訓的完整指南。

訓練圖像：

帶有訓練的洛拉（Lora）生成的IMG：

教練可以以4種不同的方式運行：

• 作為我們網站上的託管服務
• 作為託管服務通過複製
• 作為comfyui節點
• 作為獨立的Python腳本

在comfyui中使用：

• 可以在/ComfyUI_workflows中找到有關如何運行培訓師並進行推斷的示例工作流程
• 重要的是，該培訓師使用chatgpt呼叫來清理自動生成的提示並註入可訓練的令牌，只有在您有一個.env文件中包含openai鍵的repo dir的根部，其中包含單行的根源： OPENAI_API_KEY=your_key_string nothing nothing you the this tock you tock you tockey'''''''''''''''''''''''''''

培訓師支持3種默認模式：

• 樣式：用於學習圖像集合的美學風格。
• 面部：用於學習特定面孔（可以是人類，性格，...）。
• 對象：將學習訓練圖像中特定的特定對像或東西。

樣式培訓示例：

設定

使用所有依賴項安裝

pip install -r requirements.txt

然後，您可以簡單地運行：

python main.py train_configs/training_args.json開始培訓工作。

調整training_args.json中的參數以設置自定義培訓工作。

---

您還可以使用COG（〜Docker Image）通過複製運行此操作：

1. 安裝重複的“ 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圖像
3. 使用sh cog_test_train.sh進行訓練運行
4. 您也可以使用cog run /bin/bash進入容器

完整的UNET FINETUNT

在本機Python運行此教練時，您也可以使用（適應您的需求） python main.py train_configs/full_finetuning_example.json執行完整的UNET登錄。

托多的

錯誤：

• SD15的純文本反轉似乎無法正常工作...（但對於SDXL ...） - ） - ）--->如果有人能弄清楚這一點，我將永遠感激！
• 弄清楚為什麼訓練在comfyui節點上的訓練速度較慢，而不是僅僅運行main.py作為python的工作..？
• FIX AXPACT_RATIO在DataLoader中的存儲鍵（請參閱https://github.com/kohya-ss/sd-scripts）

更大的改進：

• 集成通量 / SD3
• 添加多概念訓練（由多個令牌代表的多件事，對單個Lora進行培訓）
• 添加更強的令牌正則化（例如，跨越基礎的Celebbasis）
• 實施灌注想法（超級階級的鑰匙鎖定）：https：//research.nvidia.com/labs/par/par/perfusion/
• 實施及時列入：https：//prompt-aligned.github.io/