stable diffusion训练lora全流程

1.下载lora训练器

下载秋葉大佬的模型训练器

视频链接：【AI绘画】模型训练器发布！简单又不失专业的LoRA模型训练一键包_哔哩哔哩_bilibili

下方的网盘链接：

百度盘：https://pan.baidu.com/s/1TBaoLkdJVjk_gPpqbUzZFw

夸克盘：https://pan.quark.cn/s/b4ccd1f635b6

提取码：p8uy

直接下载最新版本的就可以了。

2.解压lora-scripts训练器

我为了方便，和启动器解压到一起了

3.打开lora-scripts训练器

3.1更新训练器（可跳过该步骤，如果运行时遇到错误，回来更新一下）

打开前，我们可以先更新一下训练器。网络不好的话，可以双击，A强制更新-国内加速.bat，按任意键退出。

3.2启动训练器

如果3.1步骤进行过强制更新，该步骤右击A启动脚本.bat，以管理员身份运行打开。

如果3.1步骤没有更新或者已经进行过更新，可以直接双击A启动脚本.bat打开。

4.训练器简介及操作

新手一般直接选择新手模式，可以很快开始训练自己的模型。

4.1训练用模型

训练用模型表示你训练lora时候用的底模，一般用sd1.5那种最原始的模型，底模我演示直接用已有模型majicmixrealistic。

底模文件路径

我的启动器的模型路径在下方，最后结尾添加上 \模型名称。

例如：
C:\Users\Administrator\Documents\AI\sd-webui-aki-v4.8\sd-webui-aki-v4.8\models\Stable-diffusion\majicmixRealistic_v7.safetensors

4.2数据集设置

数据集的意思是你用来训练的图片，一般准备512*512像素大小的一批图片，如果是竖向图片可以考虑512*768大小。

我们可以使用sd自带的工具、ps或者格式工厂来对图片进行批量处理。用格式工厂简单一点。

数据集路径

训练器里有自带的train目录，我们直接在这里面新建文件夹，比如我现在要训练一个四妹的lora，我就可以在这个文件夹下建立一个文件夹起名叫simei，训练数据集路径填写到该目录。

数据集里面肯定需要有图片的，我们需要进入simei文件夹目录下，再新建一个文件夹我这里起名叫6_simeitu，这里需要解释一下文件夹起名格式需要按照数字下划线名称来写，数字代表里面的每张图片训练的次数，6就代表每张图训练6次。

我们将训练用到的图片放在6_simeitu的文件夹下

保存设置

这里的模型名称可以自己起一个名称，最好是字母别带汉字，模型保存的文件夹我这里默认在output里面了。

caption 选项

这里把训练时随机打乱tokens按钮打开

4.3给训练用到的图片打标签

在打标签之前，先保存参数一下

用WD1.4标签器自动生成标签

这里的path路径填写放训练用到的图片的路径

阈值那里默认是0.5，阈值越低描述的标签越细致。可以考虑改到0.35以上，可以改成0.35。

接着右下角点击启动

我们可以在命令提示框里面看到进度。最终在文件夹下看到一个个文本文档，这里面存放的就是所有图片sd自动推出来的标签。

用标签编辑器进行编辑

标签编辑器可以用来对刚才sd自动推出来的标签进行编辑，我们可以批量删除或者增加标签到所有的txt文本中。

填写训练的图片的路径，点击加载后所有的图片就显示在当前页面上了。

我现在想要给全部的文本文档里面添加一个标签，我自己起名叫simei，根据图中步骤操作后，你可以在文本文档中看到，所有的文档最前面都添加了一个simei的标签。

我现在还需要删除一些没用的标签。选中不想要的标签，点击移除选中的标签

再到最上方保存所有更改，就改好了。

5.开始训练

这时候我们已经可以开始训练模型了

点击开始训练后，就开始跑了

可以看到gpu满载运行中

看到训练完成，说明已经训练好了，我们前往output文件夹可以看到保存的模型。

这里说明一下，有这么多模型是因为，前面我们在保存设置这里，轮写的是2，也就是每2轮保存一次模型，训练10轮，下面是轮数，这里根据个人情况来改

6.测试模型

我们把训练好的lora模型，放在启动器的文件夹中

打开启动器，写入关键词，再把常规起手式点上，采样方法改一下，顺便加个面部修复，就能无限产出了。

注意：训练用到的图质量越好，生成的图质量也会越好。