
首先点击右上角的头像,在弹出的下拉框中选择我训练的模型,进入训练中心。

如果之前有训练过模型,这里会看到许多训练任务。然后选择在线训练按钮进行一次训练。

左侧是数据集窗口,默认没有任何数据。您可以上传一些图片作为数据集,或者上传一个数据集压缩包,压缩包可以包含标注文件,格式和kohya-ss一样,每个图片文件对应一个同名的标注文件txt。
右边的模型主题中可以选择二次元人物、真实人物、2.5D、标准以及自定义。

这里我们选择自定义,在使用底模中选择SD3模型。注意在选择版本中下拉框内选择T5XXL的版本,这样才可以训练T5文本编码器。

基础模式下参数选择,推荐单张图片重复次数4,轮数为16。
上传一个处理好的数据集后,如果你的数据集标注中有人物名,可以不写触发词。否则你应该给你的模型起一个简单的触发词,例如人物名称或者风格名称。
接着从数据集中选择一个标注文件作为预览提示词。

如果你想使用专业模式,选择右上角按钮切换到专业模式。

专业模式推荐学习率翻倍,然后使用cosine_with_restarts学习率调度器,优化器可以选择AdamW8bit。

开启打乱标签(shuffle),并且保持第1个token(如果你有一个人名触发词在第一个)

关闭噪声偏移功能,卷积DIM和Alpha可以选择8和1。

在样图设置中追加填写反向提示词,接下来就可以开始训练了。

在训练队列中,你可以看到当前loss值变化表以及每轮epoch产生的4张样图。

最后可以选择效果最好的epoch下载到本地或者直接在tensorart上发布。