:::info 推荐搭配 https://www.youtube.com/watch?v=uXQYbNSz0t8 食用最佳
安装过程中的几个选择请按照视频中的选项选择 :::

kohya_ss

下载地址：https://github.com/bmaltais/kohya_ss
此存储库为Kohya 的稳定扩散培训师提供了一个以 Windows 为中心的 Gradio GUI 。GUI 允许您设置训练参数并生成和运行所需的 CLI 命令来训练模型。

下载安装

  1. 环境要求 :::warning
  • Install Python 3.10
    • make sure to tick the box to add Python to the ‘PATH’ environment variable
  • Install Git :::

  1. 执行下述命令

    1. git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
    2. cd kohya_ss
    3. .\setup.bat

    注意：如果你是第一次安装的话，请选择“否”，当你看到这句提示的时候：Do you want to uninstall previous versions of torch and associated files before installing.

  2. 可选项(加速)

下载 加速文件，解压后放到项目根目录下（D:\kohya_ss） :::warning 注意：在执行下述指令时，可能抛出无权限异常，请首先执行：

  1. 以管理员身份运行PowerShell
  2. 输入get-ExecutionPolicy（如果返回Restriced，则继续下述的步骤）
  3. 输入set-ExecutionPolicy RemoteSigned
  4. 输入Y按下回车

  5. 到此问题解决… :::

    1. .\venv\Scripts\activate
    2. python .\tools\cudann_1.8_install.py

  6. 右键以PowerShell运行根目录下upgrade.ps1文件

  7. 运行根目录下gui.bat文件启动

lora训练界面

素材准备与图片预处理

  1. 根目录D:\stable-diffusion-webui新建训练目录，这里我们以train举例，假设我们建立了一个新的文件夹，名字叫做train,里面分别建立两个子文件夹，例如叫做：test_in以及test_out，其中test_in文件夹存放的是需要训练的图片，而test_out文件夹则会生成训练后的图片与文字说明。

  2. 然后打开stable-diffusion-webui预处理图片

image.png

模型生成

  1. D盘新建文件夹，假如叫做ai_train,内建立三个子文件夹，分别叫做image,log,model。其中，image文件夹建立一个子文件夹，假设叫做100_test,用来存放上面预处理好的图片以及文字（注意：必须以数字下划线开头，代表每张图片训练多少次，本次代表每张图片训练100次）

  2. 在lora界面填入对应文件夹以及训练模型，开始训练，需要注意的是：第三项的设置里面，有个Optimizer的选项默认选中AdamW8bit，这会导致后续训练报错，需要把选项调整到第一个(AdamW）；需要取消勾选下列这个选项框

image.png
image.png

  1. 等模型生成完毕，就可以将生成的模型放至D:\stable-diffusion-webui\models\Lora下，下次生成图片则可以选择你生成的模型啦~

完结撒花~