在进行SDXL LoRA训练时,有一些技巧和最佳实践可以帮助你获得更好的结果。以下是一些重要的建议:
图像选择与标注:
- 选择多样化的高质量图像是关键,建议至少使用30到50张分辨率为1024x1024的图像【8†source】【9†source】。
- 使用ViT-g-14-laion2B-s34B-b88K模型进行自动标签,这样可以确保标签的准确性【8†source】。
训练参数设置:
- 网络维度(dim)设置:对于相似性较高的任务(如特定人物的细节),建议使用较高的维度(128或256);对于风格或概念训练,可以使用较低的维度(16或32)【8†source】【11†source】。
- 学习率:对于姿势或概念训练,学习率可以设置为0.0012,而对于主体相似性训练,学习率应设置得更低,例如0.000002【8†source】。
- 训练步数:姿势/概念训练的步数较少(小于2000),而相似性训练的步数较多(超过1500)【9†source】。
正则化图像:
- 正则化图像有助于提高模型的精确度,推荐使用免费的FFHQ数据集进行人像正则化【8†source】。
多样化的样本提示:
- 在训练过程中使用多样化的样本提示可以节省生成测试图像的时间,并帮助识别模型是否过拟合【8†source】【11†source】。
重复与过拟合:
- 对于需要强化的概念,适当增加重复次数,但不要超过5次,以防止模型过拟合【11†source】。
图像裁剪与分辨率:
- 确保所有图像的最小尺寸为1024像素,推荐使用1024x1024的分辨率进行训练【9†source】。
通过遵循这些技巧,你可以提高SDXL LoRA模型的训练效果。如果在训练过程中遇到问题,及时调整标签和图像数据集,确保最终模型的输出质量。更多详细内容可以参考Civitai和Paperspace的训练指南。
人物lora
在训练SDXL人物LoRA模型时,数据集的规模对最终模型的质量有着重要影响。根据不同的来源和经验,推荐的数据集规模如下:
基本推荐:至少需要30到50张高质量、多样化的图片【8†source】【9†source】。图片的分辨率应为1024x1024,以确保训练数据的质量和一致性。
详细建议:
- 对于50张图片的数据集,建议进行大约6次重复【12†source】。
- 如果使用100张图片,则每个图片重复4到6次,目标是总训练步数达到4000到5000步【12†source】。
- 大型数据集(例如150张图片)通常可以更好地训练模型,但要注意均衡图片内容,避免训练结果过于倾向特定特征【8†source】。
训练设置:常用的训练配置包括使用AdamW8Bit优化器,学习率为0.0003,批次大小为1。通常,训练10到20个epoch是合理的【9†source】【12†source】。
总结来说,为了训练一个高质量的SDXL人物LoRA模型,建议使用至少30到50张分辨率为1024x1024的高质量图片,并根据图片数量调整重复次数和训练步数。这将有助于确保模型的准确性和泛化能力。