【kohya】训练自己的LoRA模型

文章目录

  • 序言
  • 准备环境
  • 准备图片
  • 处理图片
  • 下载kohya_ss代码
  • 修改pyvenv.cfg
  • 启动界面
  • 访问地址
  • 生成字幕
  • 准备训练的文件夹
  • 配置训练参数
  • 开始训练
  • 遇到的问题:

序言

在把玩stable diffusion的webUI和comfyUI后,思考着自己也微调一个个性化风格的checkpoint、LyCORIS或LoRA。

做好,环境问题搞崩心态的准备。
我的旧电脑,GPU才4G,直接跑蹦了三次。

在没有好电脑的情况下,还是别自己制作模型啦,费时间、费电脑,GPU不够的情况下,肯定跑不出来。

准备环境

python:3.10.9(官方推荐),官方强调一定不能是3.11+,否则跑不了。

准备图片

大概需要准备10-20张图片。
这里我们用华仔的图片:

https://stable-diffusion-art.com/wp-content/uploads/2023/09/lora_training_captions.zip

【kohya】训练自己的LoRA模型_第1张图片

处理图片

这个是在线图片处理网站:https://www.birme.net/

下载kohya_ss代码

https://github.com/bmaltais/kohya_ss#setup

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git

下载好了后,在目录下打开cmd
运行:

.\setup.bat

安装过程中,会有报错信息,如下面我的安装信息,就有error错误的。
这时,我们再单独安装他们即可。

我的安装信息如下:

07:30:01-098969 INFO     Python 3.10.9 on Windows
07:30:01-114591 INFO     nVidia toolkit detected
07:30:22-313445 INFO     Torch 2.0.1+cu118
07:30:27-317148 INFO     Torch backend: nVidia CUDA 11.8 cuDNN 8700
07:30:27-524602 INFO     Torch detected GPU: NVIDIA GeForce GTX 960M VRAM 4096 Arch (5, 0) Cores 5
07:30:27-546322 INFO     Installing modules from requirements_windows_torch2.txt...
07:30:27-571730 INFO     Installing package: torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url
                         https://download.pytorch.org/whl/cu118
07:30:31-836436 INFO     Installing package: xformers==0.0.21
07:31:57-013124 INFO     Installing package: bitsandbytes==0.35.0
07:32:51-316790 INFO     Installing package: tensorboard==2.12.3 tensorflow==2.12.0
07:37:59-014316 ERROR    Error running pip: install --upgrade tensorboard==2.12.3 tensorflow==2.12.0
07:37:59-014316 INFO     Installing modules from requirements.txt...
07:37:59-014316 WARNING  Package wrong version: accelerate 0.23.0 required 0.19.0
07:37:59-014316 INFO     Installing package: accelerate==0.19.0
07:38:03-229388 INFO     Installing package: aiofiles==23.2.1
07:38:06-751172 INFO     Installing package: altair==4.2.2
07:38:38-267155 INFO     Installing package: dadaptation==3.1
07:38:51-524642 INFO     Installing package: diffusers[torch]==0.18.2
07:38:59-209713 INFO     Installing package: easygui==0.98.3
07:39:02-399649 WARNING  Package wrong version: einops 0.6.1 required 0.6.0
07:39:02-415277 INFO     Installing package: einops==0.6.0
07:39:06-136609 INFO     Installing package: fairscale==0.4.13
07:39:25-893111 INFO     Installing package: ftfy==6.1.1
07:39:29-690634 INFO     Installing package: gradio==3.36.1
07:40:36-392666 WARNING  Package wrong version: huggingface-hub 0.17.2 required 0.15.1
07:40:36-400190 INFO     Installing package: huggingface-hub==0.15.1
07:40:40-941236 INFO     Installing package: invisible-watermark==0.2.0
07:41:24-129685 INFO     Installing package: lion-pytorch==0.0.6
07:41:30-507921 INFO     Installing package: lycoris_lora==1.8.3
07:41:37-013021 INFO     Installing package: open-clip-torch==2.20.0
07:41:50-051513 INFO     Installing package: opencv-python==4.7.0.68
07:42:25-089723 INFO     Installing package: prodigyopt==1.0
07:42:28-598267 INFO     Installing package: pytorch-lightning==1.9.0
07:42:38-209014 WARNING  Package wrong version: rich 13.5.3 required 13.4.1
07:42:38-215011 INFO     Installing package: rich==13.4.1
07:42:43-854357 WARNING  Package wrong version: safetensors 0.3.3 required 0.3.1
07:42:43-860357 INFO     Installing package: safetensors==0.3.1
07:42:48-383515 INFO     Installing package: timm==0.6.12
07:42:54-170484 INFO     Installing package: tk==0.1.0
07:42:57-803992 INFO     Installing package: toml==0.10.2
07:43:01-527071 WARNING  Package wrong version: transformers 4.33.2 required 4.30.2
07:43:01-533037 INFO     Installing package: transformers==4.30.2
07:43:24-744913 INFO     Installing package: voluptuous==0.13.1
07:43:29-529060 INFO     Installing package: wandb==0.15.0

修改pyvenv.cfg

我的路径:E:\openai\project\kohya_ss\venv
我习惯性的改为true。原因是:1.来节省空间,2来已经安装过的模块,就不用再安装一遍了。

include-system-site-packages = true

启动界面

kohya_ss目录下,双击gui.bat文件,进行启动。
【kohya】训练自己的LoRA模型_第2张图片

访问地址

http://127.0.0.1:7860/

这个地址和stable diffusion webUI是同一个地址。

生成字幕

打开我们启动的页面:
路径:Utilities – Captioning – BLIP CaptioningWD14 Captioning也可以)

选择文件夹,选择我们处理好图片的文件夹
【kohya】训练自己的LoRA模型_第3张图片
最后点击:Caption images。就可以帮我们生成字幕了。
命令行中打印的日志如下:

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
19:29:13-558295 INFO     Captioning files in E:/下载/AI绘图/AIGC/hanli...
19:29:13-561260 INFO     ./venv/Scripts/python.exe "finetune/make_captions.py" --batch_size="1" --num_beams="1"
                         --top_p="0.9" --max_length="75" --min_length="5" --beam_search --caption_extension=".txt"
                         "E:/下载/AI绘图/AIGC/hanli"
                         --caption_weights="https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/mode
                         l_large_caption.pth"
Current Working Directory is:  E:\openai\project\kohya_ss
load images from E:\下载\AI绘图\AIGC\hanli
found 13 images.
loading BLIP caption: https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_large_caption.pth
Downloading ()solve/main/vocab.txt: 100%|███████████████████████████████████████████| 232k/232k [00:00<00:00, 360kB/s]
Downloading ()okenizer_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 28.0/28.0 [00:00<?, ?B/s]
Downloading ()lve/main/config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████| 570/570 [00:00<?, ?B/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.66G/1.66G [09:01<00:00, 3.30MB/s]
load checkpoint from https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_large_caption.pth
BLIP loaded
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 13/13 [00:30<00:00,  2.36s/it]
done!
19:41:08-386110 INFO     ...captioning done

可以看出,它下载了一个1.6G的文件,这个问题,存在路径:C:\Users\yutao\.cache\torch\hub\checkpoints\model_large_caption.pth
可以看出存放在C盘,非常不友好。

生成字幕,效果如下:
【kohya】训练自己的LoRA模型_第4张图片
随便打开一个:

在这里插入图片描述

准备训练的文件夹

设置准备训练的文件夹。
【kohya】训练自己的LoRA模型_第5张图片

点击Prepare training data按钮,会生成如下图所示的文件夹:

【kohya】训练自己的LoRA模型_第6张图片

配置训练参数

路径: LoRa – Training – source model

【kohya】训练自己的LoRA模型_第7张图片
路径: LoRa – Training – Folders

【kohya】训练自己的LoRA模型_第8张图片
路径: LoRa – Training – parameters – basic

【kohya】训练自己的LoRA模型_第9张图片

参数:

Optimizer extra arguments : scale_parameter=False relative_step=False warmup_init=False

【kohya】训练自己的LoRA模型_第10张图片

【kohya】训练自己的LoRA模型_第11张图片
路径: LoRa – Training – parameters – advanced
【kohya】训练自己的LoRA模型_第12张图片

【kohya】训练自己的LoRA模型_第13张图片

参数说明:LoRA-training-parameters

开始训练

点击“Start training” 开始训练。


遇到的问题:

这里我遇到了一个警告

WARNING[XFORMERS]: xFormers can't load C++/CUDA extensions. xFormers was built for:
    PyTorch 2.0.1+cu118 with CUDA 1108 (you have 2.0.1+cpu)
    Python  3.10.11 (you have 3.10.9)
  Please reinstall xformers (see https://github.com/facebookresearch/xformers#installing-xformers)
  Memory-efficient attention, SwiGLU, sparse and more won't be available.

上面是说,CUDA没法使用,也就意味着,我们无法调用GPU来跑,只能调用CPU来跑。

执行如下命令:

pip uninstall -y torch torchvision torchaudio

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

即可解决


参考地址:

SDXL LORA Training locally with Kohya

How to train Lora models

AnimateDiff|高质量文本到动画视频生成

LoRA-training-parameters

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