stable diffusion webui + kohya_ss
关于sd，我自己也是新手，就简单记录一下
首先是项目地址，https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
然后关于这个webui的使用教程，找到一个博客，但是需要科技才能上。
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在部署方面，也是查了很多博客，我这边是部署在autodl服务器上，安装的时候，碰到第一个问题，root用户下不能安装，但是如果新建一个用户的话，又没有python，两难。后来看了下webui.sh中有关于root的注释，其中有一段，注释掉后就不会报错了
# read any command line flags to the webui.sh script
while getopts "f" flag > /dev/null 2>&1
do
case ${flag} in
f) can_run_as_root=1;;
*) break;;
esac
done我是把这个全部注释掉。比较担心会不会有后续影响，直到后来查看输入参数的时候，一直追查，从modules里的launch_utils.py到cmd_args.py，里面定义了很多参数，第一个就是
parser.add_argument("-f", action='store_true', help=argparse.SUPPRESS) # allows running as root; implemented outside of webui从这个描述来看，应该就是允许root用户安装，不过我也没有用过，就是提一下，在launch_utils.py当中有一些需要安装的git的地址，如果存在网络问题的话，可以提前将这些地址改为镜像地址，如此的话可以一次成功，不然就自己提前下好装好也是可以的，但是sd他默认是会装一个虚拟环境，也就是不管你的conda是不是新建了环境，他都是使用在自己目录内的venv内的python环境，所以想要pip安装包，应该是venv/bin/python -m pip ...
在顺利装上sd之后，他好像是默认会下载一个model，但我的没有，可能是网络原因，所以我是自己下载的，推荐一个网站模型广场 (aigccafe.com)，下载速度还不错，下载的时候需要注意看一下，至少需要一个checkpoint，不要下载到了lora，需要放置在正确的位置上。
对webui的启动，同样，执行webui.sh就可以了，但是autodl的端口，建议是6006，然后远程访问的话，除了对应ip，端口是54482。不过后来发现，用vscode的端口转发的话，什么端口号都可以了。还建议开启api模式，如果用--nowebui，则没有web，只有api模式，用--api的话，就是两个模式都可以，不过如果开启api模式的话，可以查看api文档，虽然也比较简略就是了。
webui支持插件功能，比如可以汉化，这篇帖子写了怎么汉化，还有一些使用教程，不过个人觉得，汉不汉化都无所谓，使用上没有障碍，主要是，在使用提示词的话，基本上不支持中文，所以需要注意使用英文。
推荐这篇浅谈stable diffusion (三) - 知乎 (zhihu.com)对各个参数有讲解，还是不错的，强烈推荐。
接下来说一下lora，在我的理解中，他就是对大模型的一个微调，所以比较小，在使用上，主要是通过<>来进行调用，括号中写上lora名和权重，默认是1，例如
因为我主要使用api模式，所以看了下api的代码，他提供了很多方法，这里提到一些坑，比如，需要更换模型，他是没有对应接口的，最开始我是修改了reload接口的代码实现的，后来发现，其实是有的，他有个setconfig可以设置很多信息，但最终其实没有必要，因为在进行文生图的时候，可以指定模型，这样还方便一些，每次发送文本和指定风格就行了，不然还需要先判断当前使用的是什么风格，再判断要不要切换风格并加载对应模型，不如每次都指定风格，省了很多事。
然后他的默认api好像是没有提供获取全部lora模型信息的，至少在api的py文件中没有，通过web端下方点击api按钮跳转api文档能看到有，如果没有的话，可能是需要安装一个插件，可以查看这个帖子，这个帖子主要是lora的训练和对比，但也提到安装一个插件。
对于lora的训练，首先，sd好像是没有提供训练的方法，他提供的训练也不太清楚是啥，有篇帖子介绍了比较详细，然后训练的话，最开始看的就是这篇，什么是LoRA模型，如何使用和训练LoRA模型？你想要的都在这！ - 知乎 (zhihu.com)
他提到了训练的方式是，通过 bmaltais/kohya_ss (github.com)这个项目，这个项目也是有坑。
我这边不是按照那个lora训练的帖子来的，基本流程是，1.准备图片
2.通过sd webui做数据预处理，也就是生成图片标签，具体是训练标签中的数据预处理，填写好路径之后，下面勾选生成tags
3.生成的文本是txt格式的，此时遇到第一个坑，再kss这个项目中，他默认的标签文件格式是.caption，所以记住一定要在训练参数那一栏中找到，文本格式，填上.txt，不然在开始训练的时候，会有提示，找不到caption，但是仍然可以开始训练，所以是不会报错的，一定要注意看打印日志。
kss这个项目，在安装的时候，似乎也是会自己安装虚拟环境，但我的似乎是检测到什么，所以没有，直接使用的当前本地的python，但是他有个巨坑是，他第一步是检查自己是不是最新的，所以会先git自己，但是由于网络原因，不成功，虽然不影响后面进程，但是会很拖时间，通过什么参数可以取消这一步；然后由于他需要的库都指定了版本，且太新了，很可能pip会报错，此时，先不要急，想一想是不是使用国内的pip源，切换回原始源，然后更新pip，就可以了。这里吐槽一下，感觉实在没有必要，一定要最新的么，是不是过于新了，在安装的时候没折腾死。
总结一下，这篇简单的写了一下踩坑，但是并没有很详细的写具体怎么用，怎么训练，因为我觉得，怎么用sd，网上一搜一大把，至于训练，效果远不如网上下载的，有点折腾，而且生成的标签也需要人工校对，如果这些都愿意花时间解决，那区区一个训练，相对而言，花很少的时间就能解决