Полное Руководство по Точной настройке Stable Diffusion SD и XL С OneTrainer В Windows и Cloud - От Нуля До Героя

• Установка One Trainer на Windows 10 или 11.  

• Использование виртуальной машины Massive Compute Cloud для обучения.  

• Установка Python, Git, C++ и FFMPEG для обучения.  

• Регистрация в Massive Compute и создание виртуальной машины.  

• Установка One Trainer на Mac.  

• Установка One Trainer на Linux.  

• Использование более одного графического процессора для обучения.  

• Установка Python и Git на Windows.  

• Проверка установки Python и Git.  

• Установка One Trainer с помощью клонирования и автоматической установки.  

• Создание новой папки для One Trainer и установка файлов автоматической установки.  

• Загрузка и установка Thin Client для Windows.  

• Подключение к виртуальной машине с помощью Thin Client и настройка синхронизации папок.  

• Получение IP-адреса для входа и пароля.  

• Подключение к виртуальной машине и запуск One Trainer.  

• Установка и настройка тренажера Stable Diffusion на компьютере.  

• Загрузка предустановленной конфигурации и настройка параметров.  

• Загрузка и установка модели Stable Diffusion 1.5 или 1.5 XL.  

• Настройка параметров модели, включая базовую модель, разрешение и модель для обучения.  

• Настройка данных и концепций для обучения.  

• Использование автоматического редактора субтитров для пакетной обработки подписей к обучающим изображениям.  

• Автор объясняет, что подписывать изображения не рекомендуется, так как это снижает количество лайков.  

• Он использует один текстовый файл для подписей, где каждая подпись уникальна.  

• Автор использует набор данных среднего качества, который он подготовил сам.  

• Он объясняет, что важно иметь хорошо сфокусированные, качественные изображения без других людей и с хорошим освещением.  

• Автор использует 5200 изображений для упорядочивания, которые он подготовил вручную.  

• Он объясняет, что использование этих изображений улучшит качество, гибкость и привлекательность модели.  

• В видео обсуждается настройка One Trainer для обучения Stable Diffusion XL.  

• Вводится понятие "концепции изображений" и объясняется, как их использовать для обучения модели.  

• Обсуждаются гиперпараметры, такие как оптимизатор, планировщик скорости обучения и размер партии.  

• Упоминается, что One Trainer может быть использован для обучения как Stable Diffusion 1.5, так и Stable Diffusion XL.  

• В видео обсуждаются различные параметры обучения, такие как уровень обучения, скорость усвоения единиц и маска для тренировки.  

• Упоминается, что One Trainer может быть использован для обучения моделей с разными разрешениями.  

• Обсуждается, как использовать One Trainer для создания масок для обучения и как сгенерировать образцы во время тренировки.  

• В видео объясняется, как создать маски для обучения с помощью инструмента набора данных One Trainer.  

• Упоминается, что One Trainer может быть использован для создания образцов во время тренировки, и как это может помочь в определении момента, когда модель становится перетренированной.  

• Автор обсуждает процесс резервного копирования и сохранения контрольных точек в программе One Trainer.  

• Он объясняет, что контрольные точки будут сохраняться каждые 15 периодов, и каждая контрольная точка будет размером около 6,5 гигабайт.  

• Автор также упоминает, что можно установить количество шагов или секунд для сохранения контрольных точек.  

• Автор объясняет, что использование видеопамяти может быть проблемой, особенно если у вас недостаточно оперативной памяти.  

• Он рекомендует отключить все элементы автозагрузки и перезагрузить компьютер, чтобы уменьшить объем памяти до 500 мегабайт.  

• Автор загружает обучающие данные в виртуальную машину Method Compute, используя общую папку.  

• Он также копирует файлы конфигурации и обновляет One Trainer до последней версии.  

• Загрузка набора данных изображений для регуляризации с помощью программы Masset Compute.  

• Извлечение изображений из папки "Загрузки".  

• Установка OneTutor на компьютере.  

• Настройка OneTutor в Windows.  

• Загрузка модели Stable Diffusion.  

• Изменение размера изображений до нужного разрешения.  

• Копирование пути к модели Stable Diffusion.  

• Установка модели в OneTutor.  

• Обучение модели с использованием OneTutor.  

• Создание текстового файла с названием "n.txt" и сохранение его в папке "Приложения".  

• Настройка тренажера для использования масок и упорядочивания изображений.  

• Установка параметров для ускорения процесса обучения.  

• Демонстрация использования двух графических процессоров для обучения.  

• Экспорт команды для использования второго графического процессора.  

• Установка автоматического веб-интерфейса 1111 в Windows.  

• Использование средств автоматической установки для автоматической установки веб-интерфейса.  

• Установка и обновление скриптов для автоматического веб-интерфейса Stable Diffusion.  

• Использование скриптов для автоматической загрузки моделей и обновления веб-интерфейса.  

• Обучение Stable Diffusion на Windows и Mac.  

• Скорость генерации изображений и использование графических процессоров.  

• Использование Stable Diffusion на удаленном компьютере с помощью веб-интерфейса.  

• Оптимизация скорости генерации изображений и использование видеопамяти.  

• В видео обсуждается загрузка контрольных точек из Hugging Face Hub.  

• Упоминается, что скорость генерации изображений составляет около 6 раз за 2 секунды.  

• Обсуждается, что TensorRT в настоящее время не работает, и автор надеется решить эту проблему.  

• Автор объясняет, как загрузить файлы в Jupyter Lab.  

• Упоминается, что для загрузки файлов необходимо использовать интерфейс Jupyter Lab.  

• Автор демонстрирует, как установить Hugging Face Hub и IPyWidgets.  

• Автор объясняет, как загрузить файлы в Hugging Face Hub.  

• Упоминается, что загрузка файлов может быть выполнена во время тренировки, что позволяет сэкономить время.  

• Автор также демонстрирует, как установить автоматический веб-интерфейс Eleven Web UI.  

• Автоматическая установка и загрузчик для Control Net с установкой всего в точные папки.  

• Руководство по работе с Control Net на канале автора.  

• Использование новых идентификаторов экземпляра и лица IP-адаптера.  

• Обновление моделей и проверка контрольной точки.  

• Использование подсказки для тестирования.  

• Использование After Detailer для улучшения качества лица.  

• Увеличение масштаба изображения с помощью SGM Four X Plus.  

• Использование фазового улучшения для улучшения анатомии изображения.  

• Автор объясняет, как использовать Stable Diffusion для создания изображений, используя различные параметры и настройки.  

• Он также обсуждает, как можно улучшить качество изображений, используя тренировочную маску и уменьшая вес фона и тела.  

• Автор объясняет, как загрузить и синхронизировать изображения с помощью Hugging Face.  

• Он также предлагает использовать функцию сжатия для уменьшения размера файлов.  

• Автор объясняет, как загрузить все данные в свой репозиторий Hugging Face.  

• Он также обсуждает, как использовать функцию множественных коммитов для загрузки данных.  

• Приложение загружает файлы и устанавливает соответствующие флажки по мере их загрузки.  

• Сравнение контрольных точек показывает, что модель становится все более похожей на автора.  

• Сравнение контрольных точек позволяет выбрать лучшую одежду для модели.  

• Модель может следовать подсказкам, но качество одежды зависит от количества эпох обучения.  

• Модель генерирует изображения с использованием фотографии мужчины в качестве подсказки для лица.  

• Качество сгенерированных изображений зависит от качества подготовки модели.  

• Автор демонстрирует, как использовать Stable Diffusion для генерации изображений с разными выражениями лица.  

• Он объясняет, что для получения лучших результатов необходимо добавить больше подсказок и отрицательных подсказок в набор данных для обучения.  

• Автор предлагает улучшить обучающий набор данных, чтобы получить более качественные результаты.  

• Он также обсуждает, как тренировки в маске могут привести к неправильной анатомии.  

• Автор демонстрирует, как использовать Stable Diffusion на локальном компьютере для обучения и генерации изображений.  

• Он также объясняет, как настроить разрешение экрана и использовать отдельные шаги для рисования разных лиц.  

• В видео обсуждается разница между конфигурациями Stable Diffusion T1 и T2.  

• Автор сравнивает их и приходит к выводу, что разницы нет.  

• Он также объясняет, как настроить Stable Diffusion 1.5 с использованием конфигурации T1.5.  

• Автор загружает Stable Diffusion в хранилище Hugging Face.  

• Он подчеркивает важность резервного копирования данных перед завершением сеанса.  

• Автор также объясняет, как использовать Stable Diffusion на компьютере с графическим процессором.  

• Автор демонстрирует, как завершить работу с Stable Diffusion и сохранить данные.  

• Он предупреждает о том, что все несохраненные данные будут потеряны при завершении работы.  

• Автор также обсуждает, как сохранить сгенерированные изображения и как использовать Stable Diffusion в будущем.