Полный гайд. Тренируем Lora Stable Diffusion

• Приветствие и объяснение цели видео.  

• Обзор настроек и параметров для обучения лора.  

• Обещание помочь разобраться в настройках и их влиянии.  

• Описание интерфейса и вкладок.  

• Указание на взаимодействие с папками и триггерными словами.  

• Пример использования пресетов для обучения персонажа.  

• Обзор типов лора и их влияние на обучение.  

• Объяснение параметра трейн бач сайз и его влияния на производительность.  

• Рекомендации по использованию стандартного типа лора.  

• Влияние количества эпох и шагов на качество обучения.  

• Рекомендации по увеличению количества эпох и шагов.  

• Проблемы с переобучением и артефактами.  

• Важность сейвов для анализа данных.  

• Рекомендации по количеству шагов для достижения приемлемого результата.  

• Проблемы с медленным улучшением после определенного количества шагов.  

• Подведение итогов и объяснение эффективности обучения.  

• Объяснение, как паттерны выявляются за первые две тысячи шагов.  

• Надежда на успешное объяснение процесса обучения.  

• FP16 и BF16: FP16 используется для старых видеокарт, BF16 - для современных.  

• Сиды фиксируют данные для контроля обучения.  

• Использование разных сидов позволяет лучше контролировать результаты.  

• Скорость обучения зависит от других параметров.  

• Шаг обучения изменяет величину изменения данных.  

• Это влияет на качество обучения и поведение модели в процессе.  

• Adam8 и AdamFactor: Adam8 использует больше ресурсов, AdamFactor - меньше.  

• Важно использовать оптимизатор, который не превышает лимит ресурсов.  

• Использование AdamFactor позволяет лучше сбалансировать использование ресурсов.  

• Оптимальный размер датасета: 360x640, максимум 756x756.  

• Большие изображения улучшают качество обучения, но требуют больше памяти.  

• Использование вытянутого формата изображения позволяет эффективно использовать память.  

• Текст-энкодер сопоставляет данные и структурирует массив данных.  

• Лернинг рейд отвечает за обучение текста.  

• Использование правильных параметров для достижения наилучших результатов.  

• Network Rank создает массив данных, увеличивая размер таблицы.  

• Чем больше Network Rank, тем больше данных можно запрограммировать.  

• Увеличение Network Rank может привести к переобучению и однообразию результатов.  

• Увеличение Network Rank помогает обучить модель всем данным.  

• Слишком большие веса на данные могут привести к однообразию результатов.  

• Оптимальное значение Network Rank для обучения - 32 или 64.  

• Значения, которые не сильно влияют на результат, лучше выставить на ноль.  

• Параметры, влияющие на обучение, можно пропустить, если нет конкретной задачи.  

• Clip Skip отвечает за количество слоев, которые пропускаются при обучении.  

• Noise отвечает за шум при обучении, влияя на соответствие результатов детали.  

• Слишком маленький шум может привести к потере воображения.  

• Full FP16 Training экономит объем видеопамяти и ускоряет обучение.  

• Для больших датасетов рекомендуется использовать 3-5 эпох.  

• Для малых датасетов можно увеличить количество проходов каждого изображения.  

• Важно тщательно подбирать изображения, чтобы избежать переобучения и некорректных результатов.  

• Избегайте использования одинакового заднего фона.  

• Черный или прозрачный фон может негативно повлиять на результаты.  

• Используйте Stable Diffusion для создания разнообразного датасета.  

• Для маленьких датасетов рекомендуется использовать 10 эпох.  

• Эффективное обучение начинается с 7-8 эпохи.  

• Экспериментально проверяйте количество шагов для обучения модели.  

• Уникальные персонажи требуют больше эпох для обучения.  

• Нестандартные элементы могут негативно повлиять на результаты.  

• Увеличение эпох помогает модели лучше понять данные.  

• Использование тегов может изменить результат генерации.  

• Много тегов может привести к вариативности изображения.  

• Один общий вес может сделать персонажа более стабильным.  

• Добавление тегов может как улучшить, так и ухудшить результат.  

• Для переодева персонажа используйте больше тегов.  

• Для стабильного персонажа используйте меньше тегов.  

• Теги помогают модели понять элементы изображения.  

• Подписывайтесь на канал для получения полезного контента.  

• Вступайте в группу Discord для дополнительных материалов.