我更改了训练模式（现在使用 LoHa），并调整了 Kohya SS 中的训练参数以解决优化器不稳定的问题。优化器也已更换，现在使用 Prodigy。
完整设置如下：
图像数量（含重复）/ 各bucket的图像张数（含重复）
bucket 0: 分辨率 (768, 512)，数量：816
bucket 1: 分辨率 (768, 896)，数量：4
bucket 2: 分辨率 (768, 1024)，数量：992
bucket 3: 分辨率 (768, 1152)，数量：2170
bucket 4: 分辨率 (896, 768)，数量：23
bucket 5: 分辨率 (896, 896)，数量：71
bucket 6: 分辨率 (896, 1024)，数量：98
bucket 7: 分辨率 (896, 1152)，数量：40
bucket 8: 分辨率 (1024, 768)，数量：1490
bucket 9: 分辨率 (1024, 896)，数量：99
bucket 10: 分辨率 (1024, 1024)，数量：802
bucket 11: 分辨率 (1152, 768)，数量：763
bucket 12: 分辨率 (1280, 768)，数量：540
平均宽高比误差（不含重复）：0.025714800356640224
准备加速器
加载进程 0/1 的模型
加载 StableDiffusion 检查点：/mnt/SD/.ckpt/SDXL/juggernautXL_version2.safetensors
使用秩适配算法：loha
使用 Dropout 值：0.0
创建 LyCORIS 模块
创建 LyCORIS 模块
为 Text Encoder 创建 LyCORIS：264 个模块。
创建 LyCORIS 模块
为 U-Net 创建 LyCORIS：788 个模块。
启用 U-Net 的 LyCORIS
准备优化器、数据加载器等
已弃用：请使用 prepare_optimizer_params(text_encoder_lr, unet_lr, learning_rate) 代替 prepare_optimizer_params(text_encoder_lr, unet_lr)
使用 Prodigy 优化器 | {}
覆盖步数。40 个 epoch 对应的步数为：63280
启用完整的 bf16 训练。
开始训练
训练图像数量 × 重复次数：3954
正则化图像数量：30064
每个 epoch 的批次数量：7908
epoch 数量：40
每个设备的批次大小：1
梯度累积步数 = 5
总优化步数：63280
