【AI繪畫(huà)進(jìn)階篇】（手把手教你煉丹）喂飯級(jí)LoRA模型訓(xùn)練教程(上)
前言
LoRA，全稱(chēng)Low-Rank Adaptation of LargeLanguage Models，直譯為大語(yǔ)言模型的低階適應(yīng)。LoRA的作用是可以讓結(jié)果傾向于一種風(fēng)格，比如使用水墨風(fēng)LoRA可以使結(jié)果是水墨風(fēng)格，使用人物L(fēng)oRA可以使人物趨向于一種樣貌。
本篇文章的目的就是私人訂制（訓(xùn)練）一個(gè)專(zhuān)屬于你自己的LoRA，可以是你自己，也可以是你身邊的人，也可以是游戲人物、一件物品等等。然后使用訓(xùn)練出來(lái)的LoRA可以讓Ai繪畫(huà)出來(lái)的人完全像你訓(xùn)練的人、畫(huà)出的物品像訓(xùn)練的物品。
看到這里是不是心動(dòng)了？心動(dòng)了就堅(jiān)持朝下看，相信你不會(huì)失望！
準(zhǔn)備工作
需要用到Stable Diffusion和LoRA模型訓(xùn)練程序。B站自己找或者我已經(jīng)整理好了放
在資源大后方（公眾hao 十萬(wàn)個(gè)腫么辦，回sd、Lora）。
學(xué)會(huì)本地部署Stable Diffusion：喂飯級(jí)stable diffusion本地部署教程
學(xué)會(huì)本地部署LoRA模型訓(xùn)練包：【AI繪畫(huà)進(jìn)階篇】喂飯級(jí)LoRA模型訓(xùn)練包安裝教程
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準(zhǔn)備并批量處理圖片素材、反推提示詞Tgas
收集整理需要訓(xùn)練的人的圖片（下面都以訓(xùn)練人物L(fēng)oRA模型為例），要各種角度、各種時(shí)期、各種著裝、各種發(fā)型等類(lèi)型，圖片最好清晰度尚可，尤其是五官要清晰。整理出20-50張就差不多了。
注意：??下面所有文件和文件夾的命名不要用中文！請(qǐng)忽視我圖片中的自定義文件名，文章中的圖片截取自多次的LoRA訓(xùn)練，所以文件名不能保證一致！
圖片只是以游戲人物圖片為例 推薦使用真人圖片
然后我們要把這些圖片批量處理成分辨率512*512或者512*768的圖片，方法很多，可以使用專(zhuān)業(yè)軟件如AE、PS，快速出圖。
使用AE批量生成相同分辨率的圖
也可以使用Stable Diffusion自帶的批處理功能（推薦）。
如圖，找到訓(xùn)練-圖像預(yù)處理，粘貼圖片所在的文件夾位置，然后再指定一個(gè)輸出位置，點(diǎn)擊“自動(dòng)焦點(diǎn)裁切”，再點(diǎn)擊“預(yù)處理”便可以進(jìn)行自動(dòng)圖片裁切。Ai會(huì)智能的裁切并保留圖片關(guān)鍵信息，比如人臉部分。但此方法不如用AE一點(diǎn)點(diǎn)手動(dòng)縮放裁剪調(diào)整來(lái)的精確，有時(shí)候裁切不好的圖片可以自行手動(dòng)裁切。
圖片裁切完畢，我們開(kāi)始進(jìn)行圖片的提示詞反推。就是要把每張圖片用若干提示詞Tag描述一下，這里也不用手動(dòng)一個(gè)個(gè)弄，還是使用強(qiáng)大的Stable Diffusion自帶的Tag反推功能。
如圖所示，來(lái)到Tag反推-批量操作，填入圖片所在位置路徑到輸入目錄，輸出目錄和輸入目錄保持一致，然后點(diǎn)擊“開(kāi)始反推”，稍等片刻，便可以看到圖片文件夾里多了txt文本文檔，打開(kāi)之后就可以看到自動(dòng)反推出的提示詞。
PS：另外也可以使用訓(xùn)練-圖像預(yù)處理中的“使用deepbooru生成說(shuō)明文字（tags）”來(lái)進(jìn)行提示詞的反推。
提示詞Tag打標(biāo)。
這是本篇的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
這一步我們要對(duì)上一步Ai批量反推出來(lái)的提示詞Tag進(jìn)行“打標(biāo)”操作。所謂提示詞打標(biāo)，也就是一張張核對(duì)反推出來(lái)的提示詞是否準(zhǔn)確、是否需要補(bǔ)充一些提示詞，然后需要?jiǎng)h除一些提示詞，添加觸發(fā)。
下面針對(duì)人物L(fēng)oRA模型的提示詞來(lái)說(shuō)，具體刪除哪些類(lèi)型的提示詞，請(qǐng)看下表。
看到這里，有人一定會(huì)問(wèn)，為什么要?jiǎng)h除表現(xiàn)人物特征的提示詞呢？留著豈不是更有利于Ai訓(xùn)練？
答案是否定的，通俗的理解就是：刪除的提示詞所表現(xiàn)出的人物特征會(huì)被訓(xùn)練進(jìn)LoRA模型里面，也就是刻進(jìn)LoRA模型的骨子里，這些特征（比如相貌特征）就無(wú)法被改變了，那樣才能保證訓(xùn)練出來(lái)的模型像指定的人。
而被保留下來(lái)的提示詞則恰恰相反，是容易被改變的，比如你保留了衣服的提示詞，就代表后面我們用這個(gè)LoRA模型繪圖的時(shí)候，可以改變?nèi)宋锏囊路?/strong>
下面開(kāi)始整理提示詞，當(dāng)然這里也有批量處理的工具。
打開(kāi)Stable Diffusion，安裝一個(gè)插件【數(shù)據(jù)集標(biāo)簽編輯器】（具體Stable Diffusion插件安裝方法請(qǐng)看這里：Stable Diffusion擴(kuò)展插件的四種安裝方法）。
可以通過(guò)擴(kuò)展-從網(wǎng)址安裝，填入網(wǎng)址https://github.com/toshiaki1729/stable-diffusion-webui-dataset-tag-editor來(lái)安裝這個(gè)插件。
來(lái)到【數(shù)據(jù)集標(biāo)簽編輯器】頁(yè)面，如下圖，填入圖片集的目錄，點(diǎn)擊載入，便可以看到圖片被載入進(jìn)來(lái)。
接著來(lái)到Batch Edit Captions（批量編輯標(biāo)題）-“移除”頁(yè)面，便可以看到圖片集中txt文本中的所有提示詞都被整理到了這里?？梢园凑粘霈F(xiàn)頻率Frequency排序，我們從中勾選出表現(xiàn)人物特征的提示詞。
勾選完畢，點(diǎn)擊Remove selected tags，再點(diǎn)擊Save all changes，這樣txt文本文檔中的提示詞才會(huì)被刪除。所以不要忘了點(diǎn)擊Save all changes！
這時(shí)候圖片文件夾中會(huì)出現(xiàn)“000文件”，刪除即可。
然后手動(dòng)逐個(gè)檢查下修改后的txt文本中的提示詞，順便把“1girl,solo,(你的自定義名字)”填到最前面，作為觸發(fā)詞使用。
到這里，提示詞打標(biāo)也差不多做完了。這時(shí)候把上面打標(biāo)好的含有txt文件的文件夾命名為標(biāo)準(zhǔn)格式（很重要，必須以這個(gè)格式命名！）：
比如，我這里把文件夾命名為50_xunxian，然后在LoRA模型訓(xùn)練包安裝的位置：\kohya_ss文件夾下面新建一個(gè)train的文件夾用來(lái)存放訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并新建log（存放日志）、model（存放訓(xùn)練生成的LoRA模型）、自定義名字文件夾（存放上面做好的圖片集，比如這里把50_xunxian文件夾存放到xunxian文件夾中）。
運(yùn)行LoRA訓(xùn)練程序
下面就要打開(kāi)我們安裝好的LoRA訓(xùn)練軟件來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練了。
在LoRA訓(xùn)練安裝目錄\kohya_ss文件夾找到run.ps1文件，右鍵使用powershell運(yùn)行。
ctrl+鼠標(biāo)左鍵點(diǎn)擊如圖所示網(wǎng)址，便可以進(jìn)入LoRA模型訓(xùn)練WebUI界面。
未完待續(xù)，請(qǐng)繼續(xù)閱讀合集文章《【AI繪畫(huà)進(jìn)階篇】（手把手教你煉丹）喂飯級(jí)LoRA模型訓(xùn)練教程(下)》，下篇的內(nèi)容著重講解參數(shù)的設(shè)置與原理。
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