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【kohya】训练自己的LoRA模型

news 2025/7/7 22:02:54

文章目录

序言
准备环境
准备图片
处理图片
下载kohya_ss代码
修改pyvenv.cfg
启动界面
访问地址
生成字幕
准备训练的文件夹
配置训练参数
开始训练
遇到的问题：

序言

在把玩stable diffusion的webUI和comfyUI后，思考着自己也微调一个个性化风格的checkpoint、LyCORIS或LoRA。

做好，环境问题搞崩心态的准备。
我的旧电脑，GPU才4G，直接跑蹦了三次。

在没有好电脑的情况下，还是别自己制作模型啦，费时间、费电脑，GPU不够的情况下，肯定跑不出来。

准备环境

python：3.10.9（官方推荐），官方强调一定不能是3.11+，否则跑不了。

准备图片

大概需要准备10-20张图片。
这里我们用华仔的图片：

https://stable-diffusion-art.com/wp-content/uploads/2023/09/lora_training_captions.zip

在这里插入图片描述

处理图片

这个是在线图片处理网站：https://www.birme.net/

在这里插入图片描述

下载kohya_ss代码

https://github.com/bmaltais/kohya_ss#setup

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git

下载好了后，在目录下打开cmd
运行：

.\setup.bat

安装过程中，会有报错信息，如下面我的安装信息，就有error错误的。
这时，我们再单独安装他们即可。

我的安装信息如下：

07:30:01-098969 INFO     Python 3.10.9 on Windows
07:30:01-114591 INFO     nVidia toolkit detected
07:30:22-313445 INFO     Torch 2.0.1+cu118
07:30:27-317148 INFO     Torch backend: nVidia CUDA 11.8 cuDNN 8700
07:30:27-524602 INFO     Torch detected GPU: NVIDIA GeForce GTX 960M VRAM 4096 Arch (5, 0) Cores 5
07:30:27-546322 INFO     Installing modules from requirements_windows_torch2.txt...
07:30:27-571730 INFO     Installing package: torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu118
07:30:31-836436 INFO     Installing package: xformers==0.0.21
07:31:57-013124 INFO     Installing package: bitsandbytes==0.35.0
07:32:51-316790 INFO     Installing package: tensorboard==2.12.3 tensorflow==2.12.0
07:37:59-014316 ERROR    Error running pip: install --upgrade tensorboard==2.12.3 tensorflow==2.12.0
07:37:59-014316 INFO     Installing modules from requirements.txt...
07:37:59-014316 WARNING  Package wrong version: accelerate 0.23.0 required 0.19.0
07:37:59-014316 INFO     Installing package: accelerate==0.19.0
07:38:03-229388 INFO     Installing package: aiofiles==23.2.1
07:38:06-751172 INFO     Installing package: altair==4.2.2
07:38:38-267155 INFO     Installing package: dadaptation==3.1
07:38:51-524642 INFO     Installing package: diffusers[torch]==0.18.2
07:38:59-209713 INFO     Installing package: easygui==0.98.3
07:39:02-399649 WARNING  Package wrong version: einops 0.6.1 required 0.6.0
07:39:02-415277 INFO     Installing package: einops==0.6.0
07:39:06-136609 INFO     Installing package: fairscale==0.4.13
07:39:25-893111 INFO     Installing package: ftfy==6.1.1
07:39:29-690634 INFO     Installing package: gradio==3.36.1
07:40:36-392666 WARNING  Package wrong version: huggingface-hub 0.17.2 required 0.15.1
07:40:36-400190 INFO     Installing package: huggingface-hub==0.15.1
07:40:40-941236 INFO     Installing package: invisible-watermark==0.2.0
07:41:24-129685 INFO     Installing package: lion-pytorch==0.0.6
07:41:30-507921 INFO     Installing package: lycoris_lora==1.8.3
07:41:37-013021 INFO     Installing package: open-clip-torch==2.20.0
07:41:50-051513 INFO     Installing package: opencv-python==4.7.0.68
07:42:25-089723 INFO     Installing package: prodigyopt==1.0
07:42:28-598267 INFO     Installing package: pytorch-lightning==1.9.0
07:42:38-209014 WARNING  Package wrong version: rich 13.5.3 required 13.4.1
07:42:38-215011 INFO     Installing package: rich==13.4.1
07:42:43-854357 WARNING  Package wrong version: safetensors 0.3.3 required 0.3.1
07:42:43-860357 INFO     Installing package: safetensors==0.3.1
07:42:48-383515 INFO     Installing package: timm==0.6.12
07:42:54-170484 INFO     Installing package: tk==0.1.0
07:42:57-803992 INFO     Installing package: toml==0.10.2
07:43:01-527071 WARNING  Package wrong version: transformers 4.33.2 required 4.30.2
07:43:01-533037 INFO     Installing package: transformers==4.30.2
07:43:24-744913 INFO     Installing package: voluptuous==0.13.1
07:43:29-529060 INFO     Installing package: wandb==0.15.0

修改pyvenv.cfg

我的路径：E:\openai\project\kohya_ss\venv
我习惯性的改为true。原因是：1.来节省空间，2来已经安装过的模块，就不用再安装一遍了。

include-system-site-packages = true

启动界面

在kohya_ss目录下，双击gui.bat文件，进行启动。
在这里插入图片描述

访问地址

http://127.0.0.1:7860/

这个地址和stable diffusion webUI是同一个地址。

生成字幕

打开我们启动的页面：
路径：Utilities – Captioning – BLIP Captioning（WD14 Captioning也可以）

选择文件夹，选择我们处理好图片的文件夹
在这里插入图片描述
最后点击：Caption images。就可以帮我们生成字幕了。
命令行中打印的日志如下：

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
19:29:13-558295 INFO     Captioning files in E:/下载/AI绘图/AIGC/hanli...
19:29:13-561260 INFO     ./venv/Scripts/python.exe "finetune/make_captions.py" --batch_size="1" --num_beams="1"--top_p="0.9" --max_length="75" --min_length="5" --beam_search --caption_extension=".txt""E:/下载/AI绘图/AIGC/hanli"--caption_weights="https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_large_caption.pth"
Current Working Directory is:  E:\openai\project\kohya_ss
load images from E:\下载\AI绘图\AIGC\hanli
found 13 images.
loading BLIP caption: https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_large_caption.pth
Downloading (…)solve/main/vocab.txt: 100%|███████████████████████████████████████████| 232k/232k [00:00<00:00, 360kB/s]
Downloading (…)okenizer_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 28.0/28.0 [00:00<?, ?B/s]
Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████| 570/570 [00:00<?, ?B/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.66G/1.66G [09:01<00:00, 3.30MB/s]
load checkpoint from https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_large_caption.pth
BLIP loaded
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 13/13 [00:30<00:00,  2.36s/it]
done!
19:41:08-386110 INFO     ...captioning done

可以看出，它下载了一个1.6G的文件，这个问题，存在路径：C:\Users\yutao\.cache\torch\hub\checkpoints\model_large_caption.pth
可以看出存放在C盘，非常不友好。

生成字幕，效果如下：
在这里插入图片描述
随便打开一个：

在这里插入图片描述

准备训练的文件夹

设置准备训练的文件夹。
在这里插入图片描述

点击Prepare training data按钮，会生成如下图所示的文件夹：

在这里插入图片描述

配置训练参数

路径： LoRa – Training – source model

在这里插入图片描述
路径： LoRa – Training – Folders

在这里插入图片描述
路径： LoRa – Training – parameters – basic

在这里插入图片描述

参数：

Optimizer extra arguments : scale_parameter=False relative_step=False warmup_init=False

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
路径： LoRa – Training – parameters – advanced

在这里插入图片描述

参数说明：LoRA-training-parameters

开始训练

点击“Start training” 开始训练。

遇到的问题：

这里我遇到了一个警告：

WARNING[XFORMERS]: xFormers can't load C++/CUDA extensions. xFormers was built for:PyTorch 2.0.1+cu118 with CUDA 1108 (you have 2.0.1+cpu)Python  3.10.11 (you have 3.10.9)Please reinstall xformers (see https://github.com/facebookresearch/xformers#installing-xformers)Memory-efficient attention, SwiGLU, sparse and more won't be available.

上面是说，CUDA没法使用，也就意味着，我们无法调用GPU来跑，只能调用CPU来跑。

执行如下命令：

pip uninstall -y torch torchvision torchaudiopip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

即可解决

参考地址：

SDXL LORA Training locally with Kohya

How to train Lora models

AnimateDiff｜高质量文本到动画视频生成

LoRA-training-parameters

【kohya】训练自己的LoRA模型

文章目录序言准备环境准备图片处理图片下载kohya_ss代码修改pyvenv.cfg启动界面访问地址生成字幕准备训练的文件夹配置训练参数开始训练遇到的问题： 序言在把玩stable diffusion的webUI和comfyUI后，思考着自己也微调一个个性化风格的checkpoint、LyCO…...

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