기여:

이 스크립트 패키지는 bdsqlsz에서 제공합니다.

핵심은 kohya-ss/sd-scripts를 사용합니다.

원본 스크립트는 Akegarasu/lora-scripts: LoRA 학습 스크립트, kohya-ss의 트레이너를 사용한 디퓨전 모델용에서 가져왔습니다.

사용 방법:

0. (Windows) venv가 제대로 작동하도록 PowerShell에 스크립트 실행 권한을 부여하세요:

• 관리자 권한으로 PowerShell 창을 엽니다.

• Set-ExecutionPolicy Unrestricted를 입력하고 A를 누르세요.

• 관리자 PowerShell 창을 닫으세요.

1. 원하는 방식으로 이 파일을 압축 해제하세요 (venv가 있는 다른 학습 프로그램과 함께 추천).

업데이트할 경우, 단순히 install-cn-qinglong.ps를 다시 실행한 후 N을 입력하세요.

2. Windows에서는 install-cn-qinglong.ps1을 실행하세요 (Linux는 명령줄을 사용하세요).

이 스크립트는 자동으로 환경을 설치합니다(venv가 이미 있다면 덮어씁니다).

3. 데이터셋을 /input 디렉터리에 넣으세요.

형식:
./input/2_lora/(데이터셋 이미지)

4. tagger.ps1을 실행하여 자동으로 태그를 생성하세요 (Linux의 경우 tagger.sh 사용).

5. 원한다면 데이터셋을 편집하세요.

6. 학습 스크립트를 편집하세요 (train_8Glora 또는 train_16G_DB 사용; Linux의 경우 train_tacanime 사용).

단순히 다음 항목만 수정하세요:

1. train_mode(lora, db, sdxl_lora, sdxl_db, cn3l)

2. pretrained_model

3. train_data_dir

   형식: ./input/

4. 해상도(SDXL은 10241024, sd1.5는 576576)

5. 최대 및 최소 버킷 범위(SDXL: 6401536, sd1.5: 2561024)

6. 최적화기(SDXL: 배치 크기 1은 adaFactor, 배치 크기 4는 Pagedadamw8bit)

다른 사항은 모르겠다면 변경할 필요 없습니다.

도움이 되었다면 매우 기쁠 것입니다~

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