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标题: ai绘画授之于渔 坚忍不拔 训练指定人物2 腐团儿 [打印本页]
作者: yin30666    时间: 2023-4-5 23:14
标题: ai绘画授之于渔 坚忍不拔 训练指定人物2 腐团儿
本帖最后由 yin30666 于 2023-7-17 03:32 编辑

无惧痛苦创伤，壮胆迎难而上，先上主菜
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上一帖是webui进阶，那这次就是lora模型进阶了，lora和db训练，训练数据集
也就是素材图片是重中之重*3，最好要上半身，没手没腿没水印，如果有手，就在预处理的txt文件里写上 hand up, hands 同理水印就是 watermark
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即使这样头发 long hair，衣服 blue shirt，手 heart hands，水印，耳机 earphones，都写上去之后，背景是最难写的，要是个房间 room，沙滩 beach，透明背景transparent background 这样的还好，背景是个饭店还有横幅，这英文挨个查也太麻烦了，不如直接用ps抠掉背景了，要是觉得抠图麻烦那就写txt 背景的词条
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上一帖也提到了，txt文件每写上一个词条 比如 hands 就相当于用ps 抠掉这个部分，剩下的脸部，或者穿衣服的人物就成了咱们额外写的触发词，比如futuan
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接下来就是今天的重头戏了，ps1脚本的参数设置，这里用的是b站青龙圣者的黄金法则(感觉我俩中二程度差不多)，https://www.bilibili.com/video/BV15j411F7nJ/
黄金法则是先把参数设置成这样，batch size为1，最大epoch值为1，optimizer优化器选DAdaptation，学习率lr为1，unet lr为1，text_encoder_lr为0.5，其他不动
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为什么这么设置，因为最大epoch值为1，所以训练步数很少，又因为学习率太高，所以ai学习激进，很快就能出模型，也就是说想要好的模型，训练步数(素材图片数量*单张训练次数*最大批次epoch值 除以batch size值)多少很重要，假设训练步数越少，应该提升学习率，反过来训练步数越多，降低学习率
我推荐设置为 训练3500步，学习率0.00004，又因为每个人的每个lora模型训练时的素材图片不可能一样，所以不存在固定参数的，只能说根据推荐参数试试吧
继续说黄金法则，选择DA优化器的前提下很快的跑一遍lora模型，再运行一下tensorboard.ps1
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可以看到之前所有lora模型的学习率和loss值曲线图，可以打勾其中一个看到曲线图，而且只有DA优化器有第六张曲线图，因为这个DA优化器在训练时，它会给你一个推荐的学习率，看最高点的值是多少就可以了，比如1.2e-4，那就是0.00012，黄金法则就是把这个0.00012再除以3，得0.00004，这个0.00004应该就是
这个素材图片集的最好的学习率，然后把步数调成3500步到5000步即可
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再回到脚本界面，把优化器设置成lion即可，添加正则化数据集，个人感觉添加正则化之后效果很好，正则化数据集就是给ai学习图片的时候，给一些主模型里可能没有学习到的图片作为参考，比如这次主菜的果体图
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新建正则化数据集和lora的训练数据集一样，就是先在train里新建一个reg文件夹，在reg里再新建一个1_nude的文件夹，目的是让ai学习的时候作为参考图片，这种图片是nude果体图，从而生成主模型里没有的果体图，因为正则化图片会影响素材图片，所以生成图会变成拼脸，比如把热巴老师和景甜老师的脸拼一起
可以尝试改变prior loss weight正则化权重，也就是正则化图片对于素材图片的影响，推荐1
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最后就是测试生成出来的多个模型了，可以用webui主页最下面的XYZ图标选项来测试，操作方法在下图(也可以用comfyUI来做这个测试)
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下面链接是主菜，上面的是 脚本ps1文件和 更新后的venv里的所有配置文件，直接拖拽进你的目录即可，就不用输入指令下载DA和Lion优化器了，因为是配置文件，推荐还是git强制更新为好，毕竟偶尔dll文件解压的时候会报错，其他的报错应该没有了，顺便一提，开着魔法上网软件不能训练lora模型，会报错，记得训练的时候把它关了，8g以下显存应该跑不了*3
这次把做果体lora模型的详细设置都告诉了，lsp们得出来发帖了吧，技术比拼一下呗，看看谁做的图更好啊，而且如果都能做去衣的话，那不就是皇上点妃了嘛，已经练成黑魔法了


因为新的poseX插件，用了几下，感觉一般，所以回帖说一下你们之后想看什么的教程，关于ai绘画的，comfyUI分区域作图？outpaint插件？dreambooth训练大模型？要不直接ai换脸 deepfacelab？可以去帮你们探探路，看看有多难不是
最后继续在回帖点出你的心动女嘉宾，人物尽量不要和站长的一样，一样的做出来我害怕比不过他，嘿嘿








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