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SafeTensor
Type | |
Stats | 663 0 |
Reviews | (105) |
Published | Sep 8, 2023 |
Base Model | |
Training | Steps: 6,625 Epochs: 9 |
Usage Tips | Clip Skip: 2 |
Trigger Words | highres |
Hash | AutoV2 2215F15919 |
训练参数及过程如下
Base Model:NAI
图片数量:265
重复次数:6次/epoch
训练分辨率:1024*1024
network_dim = 200 ;alpha = 160
优化器及学习率参数:prodigy,unet_lr=1,text_encoder_lr=1,d_coef=2
多分辨率噪声:6, 0.3
训练过程:
① batch_size=6,训练4个epoch,共1060步
② batch_size=2,训练3个epoch,共2385步
③ batch_size=1,训练2个epoch,共3180步
总计6625步。
同样,我在训练中也增加了 'highres' 标签
出图的底模均使用Anything V5。建议出图的分辨率不要太低,推荐在704*1024附近及以上。
另外,经个人实践,概念、人物等比较具有针对性的训练目标,或是训练集较小的情况下,可能更适合进行lora分层训练。训练画师lora,如果追求高拟合度,反而不需要开分层训练,只需要调一些简单的参数就能达到很好的效果。因此这类画风lora的训练往往是最简单的。
之后可能会尝试通过分层训练的方法,在sdxl和小训练集下,练几个复杂度较高的冷门角色。