概述

SD-Trainer：是stable diffusion進行微調訓練的webui，上傳少量圖片，可以方便的訓練出新的SD模型。生成期望的圖片風格。

準備環境

1.在【開發機】中創建開發機：

1. 【資源配置】- 【GPU加速型】下拉選擇規格“CPU:6核|內存：30GB|GPU：NVIDIA-A10*1” （規格根據實際情況修改 GPU類型可選擇A10 A100 3060 3080）。

   

2. 在【選擇鏡像框架】中點擊【社區鏡像】，選擇”SD-Trainer-Lora“框架。

   

2.點擊【確認】按鈕創建開發機。

3.啟動IDE：

1. 在左側導航欄的【開發機】中，點擊【刷新】按鈕刷新開發機狀態，當sd-trainer-ide開發機的狀態為運行中后點擊右側操作欄【打開】。

2. 點擊【打開】跳轉到開發機Jupyte WebIDE。

   

3. 在Jupyter啟動頁【AI Community】下點擊"AI Task"跳轉到SD-Trainer頁面。

使用SD-Trainer

1.在【WD 1.4標簽器】分頁上傳要訓練的圖片或者使用鏡像內預置的圖片：

1. 在Jupyter啟動頁【其他】下點擊【終端】，在終端輸入命令ls ./train/aki/8_lora 檢測預置圖片。圖片要求：準備要訓練的人物圖像，最少8張，最好12張以上。需要不同角度，正面，側面，背面，俯視圖等。裁剪成要訓練的大小，如512x512。文件夾命名要求如8_lora，8表示張數，lora表示名稱。
2. 在【圖片文件夾路徑】輸入預置圖片文件夾路徑，如./train/aki/8_lora，可以在【附加提示詞】中輸入對圖片的提示詞，如lucky。
3. 點擊啟動開始標準。
4. 在【終端】 反復輸入ls ./train/aki/8_lora檢查，直到文件夾下出現*.txt的文件，說明標注完成，檢查*.txt文件內容，除了自動標注的提示詞外，還有“lucky”自定義的提示詞。

2.在【LoRA】分頁上開始預訓練：

1. 選擇【新手】分頁，如果圖片在./train/aki目錄下，使用默認參數，點擊【開始訓練】。

   

2. 在【終端】上輸入tail -f /var/log/SD-Trainer.log 命令查看訓練進度日志。

3. 當訓練進度完成到100%時，在終端輸入命令ls output 查看訓練好的的模型，文件夾下出現aki*.safetensors模型文件。

   

2.使用預訓練模型推理：

1. 將aki*.safetensors模型文件放入stable-diffusion-webui -> models -> lora文件夾。
2. 在stable-diffusion-webui選擇相應lora模型，輸入“lucky”等提示詞，可以生產解決訓練圖片風格的新圖片。