hei_hei_hei_
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Dreambooth简单实用

  1. 安装dreambooth扩展插件
  2. 重启SD
  3. 准备数据并进行打标（训练->图像预处理）
    • 将所有数据放入一个文件夹，尺寸需要一致（建议512*512）
    • 输入源目录（图像文件夹，eg: my_in）和目标目录（图像+tag, eg:my_out）
    • 可以使用SD自带的图像预处理进行tag生成。BLIP生成描述caption，deepbooru生成tags
  4. 创建基础模型（dreambooth->创建）
    • 自定义模型name
    • 添加基础模型，可以选sd1.5
  5. 选择创建的模型（dreambooth->选择）
  6. 参数设置
  • 设置（看视频吧，感觉很多参数都没有解释）
    • lora
    • 学习率，建议0.00001
    • 高阶
  • concepts
    • 数据集目录：带tag的数据文件夹my_out
    • ？instance token：文件名my，没说这个是干嘛的
    • 提示词
      • instance prompt：例如高质量，大师作品，还可以加不存在的词（大概是让模型学习自定义的特征？这里没有相关解释）
      • class prompt：和上述相同，只是去除了不存在的词
      • 样本图像提示词：这里是复制了instance prompt，然后添加了一些细节词汇例如漂亮的眼睛，上本身等。但是并没有解释这三种prompt的区别
      • 分类反向提示词：可以参考网上的经验
      • 样本反向提示词：与上一条相同
    • image generation：默认即可
  • saving
    • 记得勾选生成训练权重
  • 生成
    • 调度器scheduler：DDIM
  1. 训练
  2. 使用

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