lora与zimage结合教程

太逆天了！利不利不把劳拉训练的门槛降到最低了！对新手保姆级友好，没有硬件要求，有电脑就能用。现在跟着我，一分钟学会练劳拉！来到利不利点击右上角训练新手直接用预设模式，人脸动漫画风，想练什么就选哪种，然后点击上传已经准备好的素材， 比起参数，素材的质量更重要，这里为你整理了素材准备的 tips， 以人脸模型为例，我准备了二十张清晰度高、多角度的甜美图片， 上传后拖到最下面，选择素材的预处理。剪裁很好理解，尺寸建议素材大小保持一致，直接用算法自动标注描述图片，让 ai 理解特征出发词可以自行命名， 甜美模型就叫 svt。 选择完毕后，点击预处理，稍事等待，激动人心的时刻就来喽！点击右下角，免费训练开始搓手等待 在咱的滴如仙丹诞生！等待过程中可以时时看到生成样图，还可以点击日志查看 note 值，判断你何程度训练完毕后，点击在线升图测试，直接验收劳拉的升图效果是不是超级简单？

好，今天呢，我们来给大家录一个这个 s d lora 风格的训练教程。首先我们先打开这个，我们的 这个 sdsd， 找到训练，找到训练，这里面有一个，先，我们先要把我们的图片做一个 t a g tiger 的标签，打标，图像预处理。打到这个地方， 我们找到我们要训练的图片模型文件，我们今天训练一个场景的吗 纪念图，首先我们先把它新年文件夹扣在中间， 取个名字，长颈鹿 c， 再新建一个文件夹，用于打标签以后文件的保存 cd 二， ok， 打开这个目录，这是我们准备好的需要训练的模型文件。 复制一下我们的路径，点一下，复制一下我们的路径，放到我们 这个 stable stable defection 的图像预处理原目录，目标目录就是刚刚建好的 cgr， 完了，高度宽度就是原模型就可以了， 完了，保证原始尺寸，使用 blip 生成自然语言标签，还有这个钉瀑布这个生成标签，把这个打上，点一下预处理，稍微等一下，很快啊， 我们主要是练的风格啊，训练的是这个图片的风格，不是要训练这个图片， 看一下镜头， 现在新买卖好像把进程给放在这个地方， 对了啊，把这个进程现在新版本的放到了这个，这这 ui 里面了 五十三张图片啊，五十三张图片，马上就训练好了，好提示的，这个 fitness 的就已经训练好了。打开文件看一下，这是 cg 一，就是场景一，我们看一下场景二， cg 二， 看这里边就把每一张图片打上标签了，看了吗？每一张图片打上标签，为了这个图片的标签更加准确，我们再用 wd 一点四标签器给这些文件重新再追加一遍标签， 点这个批量处理文件夹，找到我们 cg 二这个文件文件架复制粘贴款，使用全局模式地规搜索输出目录还是他 可以看一下，我们把它打开到这个入，这是自然语言标签啊，自然语言标签，我们再用这个 wd 标签器再打一遍，追加一遍，这个地方点追加删除重复标签，反推一下就可以了哦，喷的就是追加， 如果说对这个程序有写过代码的就知道喷呢？这个还有那是其他的这些功能我们直接点追加就行了啊。点反推也是啊，稍等一下， 前期可能就是打标签这块，有些人会觉得他很比较麻烦，比较难，其实很简单啊，就是我们需要打标专业就好了啊， 看下这个是最开始的，我们再打开新的，看看有没有追加上，是不是两个就不一样了，对吧？在后面又追加了一层，这到这没有，是不是，这就是不是人，这这没有人骂人了，这就是不是人物。 这个没标签英文呢，自个去翻译，这样就好了，我们再打开我们的 low 训练呢。 low？ 他训练专门有自己的那个训练程序啊。训练程序，打开他 low 训练， 你看看放到哪里去了？这个地方，这是都是秋叶大神啊，我们要感谢秋叶大神，我习惯就是在这里面放一个，换一个背景，建几个文件夹，这是背景 对吧？我们给他新建一个文件件叫，这叫什么背景呀？嗯， 场景吧。 cg， 这叫场景吧，拼音吧。场景一， 我们把我们刚刚训练好那个打好标签的文件考过来，这个 cgr 整个文件夹里面的内容全考过来，复制 到我们的刚刚的文件夹里面，找一下啊，自己要放到哪自己知道啊，别放乱老板，训练是单独的一个程序啊，有需要的不知道的可以找我要，或者直接去某站上面，可以直接下载啊，长久一对吧，放过来 看一下背景，我们可以把它挪出来，可以挪一层，也可以不挪，到时候训练的时候需要这里面就是打好标签的，每一个图片都打好标签的，我们需要这个来训练。 都复制好以后呢，我们把路径复制一下，这就是我们的路径，路径里面有一个注意点，叫什么不能有英，不能有中文，你如果路径 没有中文，这个程序跑不起来啊，他会出错，一定要注意这一点。然后我们第一次运行呢，要强制更新一下这个程序。强制更新一下 很快啊，等模块更新一下就好了，人家现在都写好了，都已经打包好了，不需要我们自己去配，所以方便了很多啊。一定要感谢这些大神们的 这个无私奉献啊。没事多给他一键三连取，如果你更新好了，他就更新很快，如果说有些没有更新呢，他就会下载一下，其实也是很快，他是国内的员啊，更新好了，完点这个启动脚本，但是另外一个套脚本啊，跟那个 sd 一样的，都是做好的小本，直接启动，启动好以后也会弹出一个 word 的界面，也非常简单，一些参数都不需要动，尤其新手小白就用新手模式就好了。 好，他也会弹出一个界面，看一下打不开，刷新一下，因为我们那个 step 非甚至占用的那个 ip 打开以后是这样的， 现在已经更新到一点零点八了。啊，已经更新到一点零八，可能有最新的方法，可以直接在里面编辑。 tiger 编辑器知道吧？ 我们直接用 lore 训练这个新手模式打开就可以了。首先我们要选我们一个大模型，就是这个是底膜，也就是我们底膜那个文件是什么？底膜文件在哪呢？底膜文件在我们的这个 斯博迪菲森的安装目录，点一下那斯博迪菲森的目录，找一下模型这个文件，还有大模型就是斯博迪菲森这个文件，我一般用的是弗莱特二 d 这个大模型，这个大模型 我们直接用他，我们直接把这个，因为我路径已经复制过了，我直接复制后面的，如果说你们不知道路径的，对吧？这个里面他就会有属性，他会有这个是位置，你就直接可以复制他， 把它复制过来，也可以，直接在这复制也可以。我先复制路径吧，先复制路径连接好加一个斜杠。英文啊，英文就前面的标签吗？完了再找， 找到我们刚刚那个模型，模型我用这个弗莱德二 d 这个模型点一下重命名，把全全部复制 复制粘贴过来。 ok， 完了，训练数据集，就是刚刚我们做好的那个打标签那些，我们看一下路径，我已经放到了，确认这个文件夹，背景完，场景仪就这个，这些复制 全选，我这以前训练过啊，全选就可以了。完了，正则什么都不需要，我们不需要改宽高呢，你也可以，那个改也可以，不改无所谓，比如说现在是五幺二五幺二，他支持宽乘高，支持非正方向，比如说 我是想换成那种宽屏，对吧？宽屏我就可以换成那个幺零二四乘五幺二，但是你写的越大，你的显卡的显存就会用的很大，所以基本上不动就好了。这个地方叫模模型的名字，比如说我这个是场景， 场景一对吧，训练多少轮输输出目录就是你这个模型保存的目录，先把参数保存一下， 下次可以直接读取出来配置。训练多少轮，十轮，二十轮都可以，训练的轮数越多他越精细化啊，我一般都训练十轮就够用。下边的新手的东西都不需要动，全部需要动，下边选项都不需要动，不知道的就不要动，就把你的模型啊，训练 路径选上，名词选上就 ok 了啊。点开始训练，开始训练的话在控制台这地方就会出现了，看一下有没有错误，没有错误就让他跑就可以了。很快啊，像这五十多张图应该跑个二十多分钟，很快就跑完了。 好，经过咱们这个漫长的等待，这个 laura 风格终于训练完了啊，我们来把我们训练好的风格放到我们 s d 里面去跑一下啊。怎么放？来给大家讲一下啊？ 首先打开我们刚刚训练的那个文件架，在我的在一旁找到训练文件架， 一般他的训练出好以后都在这个 auto put 里面。刚刚不是看到了吗？这是我训练好的这个 c g 一场景一，这零零二零零四就是每多少多少保存一步啊，我们直接复制这个后背无的步数，直接把它复制过来，复制， 打开我们 sd 的目录，不知道怎么打开的话，点开桌面启动器，完了打开关键位置，找到我们的模型， 模型找到 lora， 把它粘贴到这个地方，这就在这了。好，我们再打开我们的 s d， 稍等一下。啊 啊，我刚录完，不是刚训练完，该睡觉了，不做了，明天做吧， 我把我这个最后这个视频录完， 保存好以后，我们就直接可以在 s 里边直接用了 点一键启动。现在这个新版本的是在这个后台一块啊，一起了 一个小时，做完明天早起就给他干完了。 必须的， 本来刚才我上来的时候就生出这个场景，就是为了弄那个做最后一个一分钟的，知道完了。好，打开 sd 以后我们找到 lora， lora 地方看看有没有加载进来。 这 cg 一就是我刚刚训练的对吧？场景一点一下完了，他的默认是一，我们给他调小一点，可以在这个地方改一下零点八，一般零点六，零点八最好啊，我们打一个 仓库，仓库货架 啊，分辨率我们先用五幺二试一下。

训练人脸一次性的 nora 需要有很多质量高的照片作为训练数据，要弄出来一个人的几百张的照片，怎么做呢？我们来详细讲一讲。训练 nora 不要用名人和明星的照片啊，我们自己创造一个人一张新的脸，用这个工作牛先说说怎么用，然后面呢，再详细过一遍公主牛当中的关键节点， 找四张人脸的照片和一张主图的照片。四张人脸照片啊，要求脸部的特征比较明显，是没有遮挡 手图照片呢，用来换脸，建议分辨率在幺零二四乘幺零二四，不需要很高的分辨率啊。那训练 fox 的 lower 呢？这个尺寸是比较常见的， 多数的在线的训练平台啊，都支持到这个题。那我用的是幺零八零乘以幺四四零三比四啊，用长方形的原因是考虑到这些图以后还有用的。那工作流进行之后呢，会产生两张图，第二张图的底部是标有数字的，数字的意思呢，后面 会讲，然后用第一张的效果图换掉第一张人脸的照片，再运行出结果之后呢，再用第一张效果图去换掉第二张人脸照片，再运行，再换掉第三张人脸照片，第四张人脸照片，如此的循环往复吧，直到满意为止。什么时候算满意呢？ 那就是目的是造脸嘛，那么只要你觉得生成的这张脸是你想要的，就可以停止了。或者这么看，生成的第二张图的底部标注的两个数字嘛， 他是表示生成的图片的人脸和前面的参考人脸的相似度的差值，这个数字的值越小越好，那越接近于零，表示相似度越高，越接近，于是同一张脸。 在我们测试当中发现，当这两个数值到零点四以下的时候，基本上他已经收敛的差不多了，那不过这个数值可能会发生波动的，他是会受到过渡牛当中一些权重和参数的影响，所以我们来过一遍过渡牛的节点。 现在这里啊，是对四张人脸的照片分别进行面部的分析，把面部的区域取出来，四张脸合在一起，然后在这里连线，接到图像这个点，交给仪式的 id， 进行脸部特征的分析。下面这个点图像 kps， 他连接的是主图， 其他几个要连线的比较好理解，大家自己看一下。那这里的权重呢？是唯一。后面就那个 ipadapter 的 face id， 他是进行人脸的风格迁移的，这个风格是包括妆容和表情的，那他的闹耳强度啊和权重可以设置的稍微低一些， 把面部细节的重绘和增强的节点用的是 d d 的 face detainer， 所以它的参数啊，思念腹肌不要设的太大。最后两个节点是计算面部相似差值的结果，标注在第二张图的底部，那这样一张新的人脸就造好了，保留好最后四张图作为人脸的 地图啊。接下来进行换脸，用换脸的工作理由，通过不断的换主图生成一次性人脸的图片。那注意啊，换脸用的主图是有要求的，那分辨率不低于幺零二四，同样也不需要很高的分辨率啊，可以和上面的保持一致，所以我用的还是幺零八零乘以幺四四零。那另外主图最好是人在不同场景下的图片， 我们的目的是训练人脸一次性的挠乱码，所以这里说的不同场景是指主厨的人脸的不同场景，比如脸的不同角度啊，不同的光照条件啊，不同的表情啊等等。那这样做是为了让模型能够充分的学习到人脸的各种特征。 换脸的工作流很多啊，当然可以继续用这个工作流。这四张人脸的地图照片不变，这是换主图生成的图片呢，人脸的一次性会非常高，那也可以用这种快速换脸的工作牛，效果也是很好的。然而你也可以在这个快速换脸的工作牛前面加一个纹身图的工作牛， 最终我们需要收集一两百张吧。那虽然说越多越好，但是，嗯，搞太多呢，自己继续训练的时候跑起来也费时间，那在线上跑的话，多数线上的平台对训练数据的数量也是有限制的， 这样训练的数据就准备好了，接下来会进行训练数据就是照片的预处理和标注，具体的方法我们下一节再讲。

大家好，我是空空，今天通过这个视频能让大家训练出自己的风格小模型 lora， 让自己从魔法师成为一个初级的炼丹师。训练 lora， 首先需要我们搜集最少五张到二十张相同风格的图片，那我们先去 made journey 里声称一组模仿兰花银结构的参数化建筑图片， 一共生成三组共十二张风格相同的图片。这里啰嗦几句，这那也是我现在的将 ai 应用到工作里的流程， 根据项目特征在脑中形成大概的前期方向，然后去用 meet journey 去通过描述生成一些自己偏向的风格，再利用 stable diffusion 的可控性形成前期的方案效果。有了需要训练的图片后，我们先来到 stable diffusion 的训练一栏，点到图像预处理， 我们将要训练的图片文件加入进复制到原目录框子里，再新建一个空的文件夹，同样把文件加入进复制到目标目录框子里。宽度高度呢？根据我们的图片设置一下，因为我们搜集的图片都是正方形的，所以长五百一十二，宽五百一十二，可以不改。 下面勾选一下，生成 tag， 点击预处理，等待一会便可以了。我们这里十二张图片大概一分钟不到的时间预处理完成了，可以看到它自动为每个图片生成了一些关键词 tag。 下面我们关掉 stable diffusion， 进入正式的训练环节。这个呢就是我们的训练包了， 这里感谢一下秋叶大佬分享的训练包，制作的非常方便易用，这个训练包如果大家需要可以评论区留言我分享给大家。 第一步，我们新建一个文件夹，训练的路径呢，最好不要有中文字符，所以我们暂且给他命名为 train 文件夹，这个文件夹呢就是放我们刚才预处理过的图片与 tag。 第二步，双击进来以后，我们再新建一个文件夹，这个文件夹同样引文名，随便取一个便可。 第三步，我们在这个文件夹里再新建一个文件夹，这个时候命名就要注意了，就不是随便命名了，要用数字加英文字符的下划线加上个文件夹名，这个数字大以可理解为训练的词 次数区间在五到八之间，这里我们命名为六下划线 jack randus。 第四步，我们把刚刚预处理好的图片和 tech 全选复制进来。第五步，我们用记事本打开 train ps e 这个文件，设置一下必要的训练参数。首先是设置训练的底模型，我们来到 stable diffusion 的根目录，来到放置大模型的目录， 选择一点五版本的大模型作为我们这个训练的底模型，我们把这个大模型拷贝进来，相应的这里的名字也改成一致的名称。训练的路径设置上，我们把刚才新建的文件夹的名字复制过来， 宽高设置上依然保持与御处理一样的数目，五百一十二乘以五百一十二。下面这些参数跟着我先这么设置就行了，有的数据不是越大越好。 最后来到模型保存名称。最后是命名，希望训练出来的 loret 名字命名跟之前的文件夹一致即可。这个随意训练好的模型呢，会存放在 output 这个文件夹，这个是我之前训练好的，先把它删掉，做完以上的 设置，我们保存这个文件，关闭第六步，也是我们的最后一步，鼠标右键选择使用 powershow 运行，这样就启动我们正式的训练了。这个时间呢需要大概半小时左右，我们快进一下，可以看到每隔百分之五记录一下，每隔百分之十保存一个过程模型好了，当出现穿云飞那时的时候，就表示我们训练完成了。 我们把训练出来的 laura 放到对应的 stable diffusion， 存放 laura 的位置，打开 stable diffusion web ui， 我们试一下刚炼单出来的新鲜 laura。 ctrl net 新建的画布，选择涂鸦模式，随手画个顶盖与柱子的这么一个东西，再随手丢几个关键词进去， 通过右侧中间的红色按钮，选择好我们刚才训练的 laura， 暂且全中，给到仪看下其他参数没有问题后点击生成。 不试试看看效果。 好了，今天的炼丹教程就到此结束了，祝大家玩的开心！