stable diffusion Lora训练
时间: 2025-01-06 18:37:29 浏览: 66
### 使用 LoRA 训练 Stable Diffusion 模型
#### 安装依赖库和设置环境
为了开始使用 LoRA 进行训练,首先需要安装必要的软件包并配置好运行环境。推荐使用的脚本可以在 GitHub 上找到[^3]。
```bash
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
pip install -r requirements.txt
```
#### 准备数据集
对于想要训练的特定风格或对象的数据收集至关重要。这通常涉及图像及其对应的标签文件。确保这些图片质量高且具有代表性,以便更好地捕捉目标特征。
#### 配置训练参数
在 `train_network.py` 文件中可以调整多种超参数以优化最终效果。比如学习率、批次大小等都是影响收敛速度的关键因素之一。此外,还可以指定预训练权重路径和其他选项来加速整个过程[^1]。
#### 开始训练
一旦所有准备工作就绪,则可以通过命令行启动实际训练流程:
```bash
python train_network.py --pretrained_model_name_or_path="path_to_pretrained_weights" \
--dataset_dir="your_dataset_directory"
```
此阶段可能耗时较长,在某些情况下甚至超过数小时不等取决于硬件条件和个人设定的任务复杂度[^2]。
#### 测试与评估
当看到控制台输出“训练完成”的提示信息之后,意味着初次迭代结束。此时应该立即着手于验证新创建出来的LoRA模块性能表现,并尝试寻找最优的工作参数组合。
阅读全文
相关推荐

















