2025-01-26 11:34:36 | 来源: 智享导航
大家最期待的LoRA模型训练来了! 恭喜你解锁新技能!看完我视频后你又比别人进步了很多!
【本期网站使用链接】:
Kohya_ss Github页面:https://github.com/bmaltais/kohya_ss
Python和Git请看我的安装部署方法二
Visual Studio下载页面:https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe
Powershell输入:Set-ExecutionPolicy Unrestricted Cudnn加速器,Additional networks
插件和预设网盘链接:https://pan.quark.cn/s/32bf242cc2f8
【A卡,Mac系统或者显卡不好的建议使用云服务】已为大家全方位部署好
注册链接: http://account.qingjiaocloud.com/signin?inviteCode=CDT3DX1G
使用教程:https://www.bilibili.com/video/BV1DX4y1x7av/
一、如何炼丹,训练自己的LORA。讲解了选图的重要性,以及训练LORA的步骤和注意事项。同时,提供了训练LORA的示例和技巧。
00:01 - AI小王子教你如何炼丹,训练自己的LORA
00:39 - 选图是训练LORA最重要的,面部表情、构图、人物特征、背景场景、灯光照明等都要多尝试
03:29 - 训练LORA可以使用自己的图片,也可以使用动漫、电影、游戏等的图片素材
二、如何安装COAIS,包括Python版本、Git和Visual Studio的安装,以及创建COAISS文件夹和更新KA等。同时也详细讲解了如何进行图像预处理和训练LORA模型。
08:14 - 安装COAIS的步骤,包括Python版本、Git和Visual Studio的安装
09:48 - Linux和MacOS系统的代码复制方法
13:01 - 安装CODNN的步骤,以及建议安装的CODNN版本
三、使用AI进行图像处理的步骤,包括裁剪、添加标签等操作,以及如何选择合适的算法和预设进行训练和微调。
16:29 - AI会根据图片裁剪哪个部分,以学习更多细节。
17:59 - 建议使用blip算法添加tag,以提高识别性。
21:01 - 在cos s s界面,选择dream boos进行模型微调。
四、深度学习模型训练中的一些常见参数和其作用,包括模型输出路径、损失记录路径、正则化、模型名称、训练参数等。
24:42 - 讲解output folder和model folder的作用和命名规则
25:21 - 解释正则化的作用和常用的限制条件,如惩罚因子
27:14 - 详细讲解train size和apple的配合使用,以及如何调整训练轮数和保存LORA的数量
五、如何使用LORA模型进行训练和优化,包括参数选择、训练过程和模型对比等方面。同时还提供了Tensorboard的使用方法。
32:57 - 介绍了模型训练中使用的优化器和网络维度等参数
33:48 - 解释了网络维度的选择需要考虑模型精细度和训练过拟合等问题
35:16 - 强调了在训练过程中需要勾选enable barckets,使AI自动剪裁图片,并根据AI的想法进行剪裁

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