Fw: [AI] 如何訓練LoRA? 猴子都學得會的手把手教學!已刪文
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作者: wres666 (永恆夢魘) 看板: C_Chat
標題: [AI] 如何訓練LoRA? 猴子都學得會的手把手教學!
時間: Fri Feb 10 05:56:12 2023
先附上預覽圖，幼妲貼貼:
https://truth.bahamut.com.tw/s01/202302/a2c1b53fb942cba44f6ae71c514e82bb.JPG
網頁好讀版：
https://home.gamer.com.tw/creationDetail.php?sn=5657565
前言都是一些廢話，如果只是想知道如何訓練LoRA，可以直接往下跳至分隔線。
*本文只是個人訓練LoRA的經驗分享，因為還沒有人做相關教學，所以寫這篇文章來看看能
不能拋磚引玉，如果有任何問題歡迎大佬補充
在一開始AI繪剛紅的時候，是看西洽有人分享用AI畫大奶維多利亞美女，當時就有跟著教學
把stable diffusion弄來玩玩了，但除了抄抄大奶維多利亞美女的咒文之外，其他自己想畫
的圖並不怎麼樣。後來在西洽看了cybermeow大的文章，覺得能煉出特定角色的模型很實用
，可以拿來畫我推的V，於是跟著YT教學一步步學著怎麼用dreambooth，然而顯存不夠只好
去租3090，還因為國外網站卡在卡刷不過，跑去試用台智雲，搞到台智雲打給我們教授推銷
ww，那時好像只有sd1.3跟wd幾版我忘了，反正用dreambooth fine-tune wd出來的結果不是
很好，雖然還是有搞了張幼妲下蛋。後來novel ai模型洩漏出來以後台智雲的試用期也過了
，加上訓練embedding內建在webui以後太方便，用我這3070 8g的顯卡隨便煉，也就忘了dre
ambooth這件事。
但前陣子漸漸覺得遇到瓶頸，為了複雜的場景prompt下太多，角色的特徵很容易會被抹掉，
原本就不是很準確的特徵在複雜prompt下更難骰出好圖。想起還有比較準確的dreambooth可
以用，想說也許經過幾個月的發展dreambooth能在低顯存的環境下訓練，一開始的確有在re
ddit看到去年十月的文章說dreambooth可以在8g vram顯卡上訓練，但我試了無法，而且近
期的文章也都說要求10g顯存。那本地不能訓練，但我又不想在colab上跑，除了要掛載雲端
硬碟然後還要清空間放模型很煩之外，邪惡的東西也不能在上面訓練，於是dreambooth這件
事又被我放置了。
直到最近聽說有個新技術，LoRA，不僅訓練出來的模型很小對硬碟空間很友善，效果貼近dr
eambooth的同時，重點是，真的能在8g顯存的顯卡上訓練了。LoRA(Low-rank Adaptation)
這個技術到底是什麼呢?我們來看一下原github上的"簡單"解釋:
https://i.imgur.com/FltrSEe.png
簡單來說，不直接微調模型權重，而是訓練一個偏移量作用於於模型上，而且重要的是將這
個高秩的模型權重偏移量拆開，用低維度的矩陣相乘去近似它，因此可以節省空間，而且能
以比dreambooth更快的速度進行微調。
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正題開始，如何訓練LoRA?我知道現在webui的dreambooth插件也可以進行LoRA的訓練，但除
了requirements容易衝突之外，重點是當我選了7.多g的模型要創建dreambooth模型時，直
接CUDA OOM (吐血，第一步都做不了，所以這裡不使用webui插件訓練LoRA。
首先，安裝python 3.10.6與git，相信有裝webui的各位都有了，如果沒有可以去官網抓，
或是用包管理器chocolatey直接安裝。
接著一步一步手把手教學
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
將庫clone下來
cd sd-scripts
進入資料夾
python -m venv --system-site-packages venv
開一個獨立的虛擬python環境
.\venv\Scripts\activate
啟動虛擬環境 *之後每次要訓練，記得都要先啟動虛擬環境
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url http
s://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-w
ebui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
安裝依賴項
cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\ce
xtension.py
cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_set
up\main.py
複製庫文件
accelerate config
設定完成
接下來要用 https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts 提供的腳
本進行訓練
wget -O lora_train_popup.py https://raw.githubusercontent.com/derrian-distro/LoR
A_Easy_Training_Scripts/main/lora_train_popup.py
將腳本下載下來 *如果沒有wget，去用chocolatey裝一個，或是 https://github.com/derr
ian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/blob/main/lora_train_popup.py 文件右上角Ra
w右鍵->另存連結
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 12 lora_train_popup.py
開始訓練
接下來會彈出一系列視窗，可以調整選項
Do you want to load a json config file?
是否載入設定，否
Select your base model
選擇基底模型，如anything-v4.5.ckpt
Select your image folder
選擇訓練圖像資料夾 *如何準備訓練資料等等會說
Select your output folder
選擇儲存LoRA輸出資料夾
Do you want to save a json of your configuration?
可以儲存設定檔以供第一步使用
https://i.imgur.com/M91Xpa8.png
記憶體<16g 設為1
Do you want to use regularization images?
是否使用正則化訓練圖片 *一樣等等講
Do you want to continue from an earlier version?
可以從中斷的訓練中回復，否
https://i.imgur.com/KzUWvcD.png
只有8g，Cancel使用預設為1
https://i.imgur.com/62tnNug.png
訓練次數，200或更高，訓練圖片少者適量調高
https://i.imgur.com/Y4wtNYI.png
還記得前面說過LoRA將高秩矩陣近似成低維矩陣相乘嗎? 這就是矩陣相乘中間的維度，可以
視為LoRA模型的深度/複雜度，可以視情況調整，通常保持預設即可
https://i.imgur.com/tAPF9pS.png
訓練的參數，保持預設即可
https://i.imgur.com/7eCQ29d.png
訓練圖片的解析度
https://i.imgur.com/YG39Hyc.png
學習率，保持預設即可
https://i.imgur.com/1db1cRU.png
8g顯存，保持預設即可 *我不是很確定這是幹嘛的，也許可以微調CLIP使LoRA的效果更好，
歡迎大佬補充
https://i.imgur.com/IBLcgu1.png
8g顯存，保持預設即可 *我不是很確定這是幹嘛的，也許可以微調unet使LoRA的效果更好，
歡迎大佬補充
https://i.imgur.com/upMdQJn.png
學習率調整策略，保持預設即可 *有"linear", "cosine", "cosine_with_restarts", "pol
ynomial", "constant", "constant_with_warmup" 這些可以選
https://i.imgur.com/9h9fDex.png
前一步的依賴選項，保持預設即可
Do you want to save epochs as it trains?
是否儲存中途訓練結果，是
https://i.imgur.com/Z6Q2NQN.png
多久儲存一次訓練結果，根據自己的硬碟空間作調整，通常設10、20或50
Do you want to shuffle captions?
是否將訓練資料的tag(prompt)打亂順序，是
Do you want to keep some tokens at the front of your captions?
是否保留前幾個tag不打亂順序，是
https://i.imgur.com/Hurfs5D.png
保留多少個tag，通常設定1~3
Do you want to have a warmup ratio?
學習率調整策略，否
Do you want to change the name of output checkpoints?
是否更改輸出模型檔名，否
接下來就會開始訓練，等待訓練完成吧
https://i.imgur.com/CNDFeCU.png
如何準備訓練資料
先貼一張圖
https://i.imgur.com/UnnBT7P.png
訓練圖片資料夾的結構
子資料夾的名稱為"重複次數_關鍵字"***重要:日後使用LoRA的關鍵字在此設定
可以為一個LoRA模型訓練不同概念，重複次數可以調整資料平衡，圖越少適當調高
子資料夾內的圖片與文檔怎麼來? 去蒐集要訓練角色的圖片吧，少至10張，多至上百上千張
都可以。
訓練圖片預處理使用webui來做，如果之前有訓練過embedding應該不陌生
https://i.imgur.com/h1NVCSp.png
先幫webui加上--deepdanbooru參數
開啟webui之後 訓練->圖像預處理
指定來源目錄、輸出目錄與解析度
底下選項
建立鏡像副本
-> 勾，訓練圖片越多越好，但如果訓練的人物有標誌性特定方向的頭飾、配件，別勾
分割過大的圖像、自動焦點裁切、Auto-sized crop
-> 處理圖片大小，擇一，如果圖片長寬比不符再使用。推薦可以先使用Brime手動裁切就不
必使用。
使用 BLIP 生成說明文字（自然語言描述）
使用 deepbooru 生成說明文字（標記）
-> 自動給圖片上tag(prompt)，擇一，通常二次元圖片使用deepbooru比較好。 tag會存進
同名.txt檔
像這樣子:
https://i.imgur.com/1iIRfZv.png
另外還有正則化圖片，如果圖片太少(20張以內)，或是圖片視角不夠多樣化，通常會準備正
則化圖像幫助訓練，例如你要訓練一個女V，那麼你就去收集動漫女孩的圖，那如果你不想
自己找怎麼辦?也可以直接用生成的。那要準備幾張正則化圖片呢?根據網路上各式各樣的教
學，我看過說準備1:1，也看過說要10倍的，我在這部分沒有太多經驗可以推薦。
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教學完成啦，可以開始訓練自己的LoRA模型了!
在這邊推薦各位一個網站，civitai，上面可以找到很多別人訓練完的LoRA模型，可以拿來
混搭。
接下來分享一些我產的圖吧，各種LoRA模型混搭真是好玩。另外，這位是我的推，ReLive_
灰妲，講話風趣，雜談之鬼，總是不知不覺就到三點，雖然平時沒什麼氣質，只有炸雞腿的
香味，但氣質來的時候超婆的，重點是還有我真正的主推，幼妲，幼妲簡直就是天使，蘿莉
真是太棒了!!
大波鸚灰妲
https://i.imgur.com/oNJB01X.png
幼妲抱著小小妲
https://i.imgur.com/lXSwDOK.png
幼妲，孤獨搖滾ed ver.
https://i.imgur.com/6qQmVSY.png
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※ 轉錄者: wres666 (124.218.206.38 臺灣), 02/10/2023 05:58:48