「SD 零基础入门 09」LoRA 训练：不会炼丹的魔法师不是一个好画家

炼丹训练 train

原创

发布日期: 2023-06-12

更新日期: 2024-10-12

文章字数: 5.2k

阅读时长: 18 分

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鉴于 AI 绘画的知识点较多，限于篇幅及便于分类组织，我会以一个系列文章的形式记录：

你当前正在阅读的是系列 09《LoRA 训练：不会炼丹的魔法师不是一个好画家》

0x10 前言

目前 C 站有大量热门的二次元角色 LoRA ，在它们的帮助下我们可以轻易地画出自己喜欢的人物：

但是如果你喜欢的人物比较冷门，就需要自己去训练 LoRA 模型了，也就是大家普遍称为的 “炼丹”。

在 LoRA 出现之前，SD 只能依靠 DreamBooth 训练的 Checkpoint 大模型来实现作画，如果对大模型产出的效果不满意，那就只能再回去训练，对大模型不断的迭代、微调。

但 DreamBooth 的训练要求高、消耗大、速度慢，一般家庭的电脑很难满足训练门槛，而 LoRA 直接把训练门槛降低了，于是便有大量的人参与到 LoRA 的模型训练当中去：

训练门槛	DreamBooth	LoRA
显存要求	`≥ 12GB`	`≥ 8GB`
训练对象	人脸、物件	人物形象、画风、概念、服饰、元素
产物大小	`≥ 2GB`	`8 - 200MB`
微调难度	麻烦	简单

LoRA 需要和大模型搭配一起使用，它是作为大模型的微调的一个存在。

有一个比喻是，大模型是一本字典，Lora 就是字典中的一张小夹页，它上面书写着字典中一些特定内容的读书笔记。字典本身的内容不会被夹页改变，但夹页却可以在字典之外向 AI 提供笔记上的衍生信息。

在这张夹页上可能记录了：

对特定人物形象的描绘
对视觉艺术风格的实现
某种特定元素，如服饰、姿势等

简单来说，LoRA 的实用意义在于 固定特定人物角色特征，它把这些特征信息组合在一张小夹页上，使用时只要在提示词中呼唤这些小夹页的名称（触发词），即可把这些特征信息快速调取出来。

了解 LoRA 的本质，可以对我们下面的训练打下一个想象基础。

0x20 环境准备

下载并安装 python 3.10
使用管理员运行 PowerShell，更改命令执行策略：执行命令 Set-ExecutionPolicy Unrestricted

若不变更策略，默认会禁止执行第三方 *.ps1 脚本

0x30 安装训练包

时至今日，已经有很多大佬贡献了便利的工具，我们就搭个便车了。

在第一节我们使用了秋葉aaaki 大佬的 NovelAI，因此我们训练也用 “秋葉aaaki系” 的工具好了。

秋葉aaaki 训练包在网上可以看到有两个版本：

无界面版： https://github.com/Akegarasu/lora-scripts
有界面版： https://www.bilibili.com/video/BV1AL411q7Ub （lora-scripts-gui）

其实都一样有界面的，建议安装 vscode 搭配使用：

步骤	lora-scripts	lora-scripts-gui
更新代码	`git pull` `git submodule init` `git submodule update`	`A强制更新-国内加速.bat`
安装环境	`install-cn.ps1`	`install-cn.ps1`
启动界面	`run_gui.ps1`	`A启动脚本.bat`

执行命令后，会自动在浏览器打开 http://127.0.0.1:28000/ ，需要等 1 分钟左右才能刷出页面：

至此已经安装完成了，其实 lora-scripts-gui 只是多了 3 个 bat 脚本简单封装了 git 和 python 命令而已，目的应该是方便不会编程的同学，效果上完全一样、不必介意拿到的是哪个版本。

启动的界面不是训练用的，它的主要作用有三个，下面训练的过程都会用到：

训练参数解释和配置：把 train.ps1 的脚本参数进行了封装，在界面上配和在脚本中修改，效果和直接改脚本是一样的
Tagger 图片打标：就是 SD-WebUI 的打标功能，但是不支持裁剪，所以目前还是在 SD-WebUI 准备图片素材比较方便
TensorBoard：用于查看训练过程中的各种指标、图表和汇总数据，可以显示训练模型的损失、准确率、梯度直方图以及其他有关模型性能的信息

0x40 素材准备

在上一节已经说过， LoRA 有五大应用场景：人物形象、画风、概念、服饰、元素。

故确定要训练的主题后，就可以在各种途径寻找素材，要求：

不少于 15 张的高质量图片，一般可以准备 20-50 张图
减少重复或相似度高的图片
图片主体内容清晰可辨、特征明显，图片构图简单，避免其它杂乱元素
如果是人物照，尽可能以脸部特写为主（多角度、多表情），再放几张全身像（不同姿势、不同服装）

具体的筛选标准：

脸部有遮挡的不要（比如麦克风、手指、杂物等）
背景太复杂的不要（比如一堆字的广告板，或夜市太乱的背景）
分辨率太低的不要（例如希望画 512x512，则训练至少需要用 2 倍分辨率 1024x1024），
光影比较特殊的不要（比如暗光，背光等）
不像本人特征的不要（比如大部分训练集都是长发，那么短发显脸大的不要，大笑毁形象的不要）
化妆太浓重的、美颜太严重的不要

由于 C 站没有找到 “鸣人-仙人模式”（简称仙鸣）的 LoRA，这里就以训练这个角色为例子。

首先在 ${lora-scripts}/train 训练数据目录下（如果不存在则创建）创建本次的训练主题目录 RishiNaruto（名字随意）。

然后在 Google 尽可能搜索了仙鸣比较清晰且画风一致的图片，存放到 ${lora-scripts}/train/RishiNaruto/org 目录下。

接着用 PhotoShop 把背景都去掉、处理后的图片放到 ${lora-scripts}/train/RishiNaruto/ps 目录下：

PhotoShop 抠图技巧

建议安装 PhotoShop 2023，内置了很多 AI 工具辅助快速抠图或处理水印：

对象选择工具，直接识别人体范围，配合魔棒真的好用：

内容识别（选区 -> 右键 -> 填充）：

0x50 图片预处理

预处理主要做两件事：

裁剪图片
打标（tagger）

0x51 方法一：SD-WebUI

SD-WebUI 在「训练」->「图像预处理」支持同时实现这两种预处理：

参考上图配置即可，其中：

图片分辨率根据实际素材图片最接近的分辨率去设置即可（必须为 64 的整数倍），勾选「自动焦点裁切」即可自动以人脸为中心裁剪为设置的分辨率。
勾选「使用 deepbooru 生成说明文字(tags)」则会对裁剪后的图像自动打标，其实后台用到的就是「Tag反推(tagger)」的功能。
目标目录位置任意即可，这里我为了方便起见，设置了 ${lora-scripts}/train/RishiNaruto/5_RishiNaruto 目录，这个目录其实就是后面训练 LoRA 时的数据集输入源，目录名称是有要求的，下文会提到。

执行预处理后，在 5_RishiNaruto 目录下每张图片都会新增一个同名的 txt 文件，此文件就是对应图片的提示词标签：

最后就是添加 LoRA 的触发词，建议使用 VsCode 批量添加。

例如我希望的触发词为 rishi naruto，只需要通过正则表达式批量匹配 5_RishiNaruto/*.txt 中的行首、替换为 rishi naruto, 即可：

打标后、在训练前记得终止 SD-WebUI 进程，不然会吃显存的

0x52 方法二：PhotoShop + lora-scripts

目前 lora-scripts 不支持自动裁剪图片，所以这个方法需要在前面抠图时，顺手用 PS 裁剪为统一尺寸。

但是好处是不需要启动 SD-WebUI 打标，而且可以自动追加触发词到 *.txt：

在 lora-scripts 的界面找到标签器
设置 PS 处理过的图片目录 5_RishiNaruto
填写触发词 rishi naruto
启动打标

0x53 方法三：PhotoShop + SD-WebUI

这个方法比较鸡肋，不太建议使用（毕竟都打开 SD-WebUI，没必要再绕一圈了）。

同样需要在前面抠图时使用 PS 裁剪为统一尺寸，然后借助 SD-WebUI 的「Tag反推(Tagger)」批量打标：

这种方法同样需要使用 VsCode 批量添加触发词：

0x60 打标优化

预处理生成 tags 打标文件后，就需要对文件中的标签再进行优化，一般有两种优化方法：

保留全部标签
删除部分特征标签

0x61 保留全部标签

即对自动生成的标签不做删标处理, 直接用于训练。一般在训练画风，或快速训练人物模型时使用。

优点：
1. 不用处理 tags 省时省力
2. 调用方便，可以简单还原人物特征
缺点：
1. 训练时需要把 epoch 训练轮次调高，导致训练时间变长
2. 使用时需要输入大量 tag 来调用

0x62 增/删部分特征标签

首先要了解删除标签的作用：

删除标签：等价于将素材图片特征与 LoRA 做绑定，可以理解为训练出来的 LoRA 特征会覆盖基础模型同名标签所指向的特征
保留/添加标签：等价于引入基础模型中该标签的特征，表示在使用 LoRA 时、这个位置的标签是可自定义的，画面可调范围就大

譬如当前正在训练的二次元角色 “仙鸣”，要保留 “橙色眼影” 作为 LoRA 的自带特征，那么就要将 orange eyeshadow 标签删除，以防止将基础模型中的 orange eyeshadow 引导到正在训练的 LoRA 上，当使用这个 LoRA 出图时，即使在 prompt 写上 blue eyeshadow，鸣人的眼影也不会变成蓝色。反之如果保留标签，则可以画出任意颜色的眼影。

通常借助第三方工具对标签进行调整，如 BooruDatasetTagManager，一般情况下：

需要删掉的标签（避免使用时替换）：
1. 人物特殊特征：orange eyeshadow、cross eye pupil、konohagakure 等
2. 服饰特殊特征: scroll、forehead protector 等
需要保留的标签（以便使用时替换）：
1. 人物通用特征 yellow eyes、short hair、teeth 等
2. 人物动作： crossed arms、stand 等
3. 脸部表情： smile、closed mouth 等
4. 镜头位置： full body、upper body、close up 等
5. 背景： white background 等

这种做法的优缺点也很明显：

优点：
1. 只需要输入少量 tag 来调用便可精确还原人物特征
2. 更方便微调控制部分特征、出图灵活
缺点：
1. 标签筛选麻烦，比较耗时、需要有一定经验积累
2. 标签选择不当时，容易导致过拟合，泛化性降低

什么是过拟合？

过拟合（overfitting）指的是模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

简单来说，过拟合意味着模型过于专注于训练数据的细节和噪声，导致了对新数据的泛化能力下降，对出图的影响就是画面细节丢失、画面模糊、画面发灰、边缘不齐、无法做出指定动作、在一些大模型上表现不佳等。

过拟合可能由以下因素导致：

训练数据不足：当可用的训练数据较少时，模型可能会过于依赖这些数据，记住了训练样本的细节和噪声，而无法正确泛化到新的数据。
模型复杂度过高：如果模型的复杂度（参数数量）过高，它有足够的容量来记住训练数据的每个细节，甚至是噪声，而不是学习到一般的模式。这使得模型无法适应新的数据。
特征选择不当：选择不合适的特征或使用过多的特征也可能导致过拟合。如果特征过多或与目标变量之间存在冗余或无关联的特征，模型可能会过于拟合训练数据。
过度训练：当模型在训练数据上进行过多的训练时，它有可能过于适应这些数据，而不是学习到一般的模式。

为了避免过拟合，可以采取以下措施：

增加训练样本的数据量：更多的训练数据可以帮助模型学习到更广泛的模式，减少过拟合的可能性。
减少模型复杂度：简化模型结构、减少模型的参数数量，可以降低过拟合的风险。
特征选择与降维：选择与目标变量相关且不冗余的特征，可以减少过拟合的可能性。
交叉验证：使用交叉验证可以评估模型在不同数据集上的泛化能力，帮助检测和防止过拟合。

0x70 训练环境配置

0x71 设置训练数据集

把前面的预处理后的素材图片和标签文件，全部放到 ${lora-scripts}/train/RishiNaruto/5_RishiNaruto 目录下即可（目录不存在则创建）。

其中目录名称 5_RishiNaruto 是有要求的，格式为 ${图片训练时的重复次数}_${所训练的概念名称}：

${图片训练时的重复次数}：其实没要求，但一般建议 5-8，数值越大训练时间越长，但太大可能导致过拟合
_：下划线是必须的
${所训练的概念名称}：亦可以理解为主题名称，同一个 LoRA 模型是支持同时训练多个概念的，例如这里除了训练“仙鸣”，我还想同时训练“佐助”，那我就可以再在 5_RishiNaruto 的同级目录中新建一个 8_Sasuke 的目录，然后把佐助的素材丢进去

0x72 设置训练用的大模型

把大模型放到 ${lora-scripts}/sd-models/ 目录下就可了，已经在用的模型可以直接从 SD 的大模型目录 %{NovelAI}/models/Stable-diffusion/ 下复制过去。

大模型可以参考《AI 绘画模型推荐》选择，一般选择标准为：

需要和正在训练的素材类型一致：譬如说你用二次元大模型训练真人的图片肯定就有问题了
尽量选祖宗级别的模型：例如用 SD 1.5、 SD 2.1、 NovelAI 原版泄露模型训练出来的 LoRA 会更通用。如果在融合模型上训练（模型名称一般有 Mix，譬如 orangemix 、Anything 融合了一大堆东西），可能会仅仅在你训练的底模上生成图片拥有不错的效果，但是切换到别的大模型就没法用了，失去了可迁移性和通用性。具体选择哪个看个人需求。

0x73 设置训练参数

推荐在 lora-scripts 的界面配置，访问页面 http://127.0.0.1:28000/，找到其中的「新手」，里面只保留了必要配置：

底模路径：相对 ${lora-scripts} 根目录而言的大模型文件路径，例如这里配置为 ./sd-models/cetusMix_v4.safetensors
训练数据集路径：就是前面存放素材图片和标签文件夹的 父目录，例如这里为 ${lora-scripts}/train/RishiNaruto。注意不要配置到概念目录 5_RishiNaruto，这是因为可能有多个概念，程序会自动从父目录下都找到它们。
图片分辨率：素材图片裁剪的尺寸，必须是 64 的整数倍
模型保存名称和保存文件夹：随便就好，一般都是输出到 ./output

「专家」模式下可以看到所有配置，不过等后面进阶后再了解就行，现在先保持默认值

在界面修改后必须先点保存按钮，再点训练按钮，否则是读取不到刚刚修改的配置的。

究其原因，其实这个界面只是读取 ${lora-scripts}/train.ps1 脚本的配置参数呈现出来、然后再调用这个脚本进行训练而已。所以直接修改并执行 ${lora-scripts}/train.ps1 脚本也是一样的：

如果想了解各个训练参数的含义和作用，在界面找到「参数详解」就能查到：

0x80 模型训练

训练参数配置完成后，在界面点击「直接开始训练」或在终端执行命令 ./train.ps1 都可以启动训练。

训练过程可以在界面或后台看到进度和各项指标：

注意 steps 代表总训练步数，一般总训练步数不低于 1500，不高于 5000，其计算公式为：

steps = (${ImageAmount} x ${Repeat} x ${Epoch}) / ${BatchSize}

其中：

ImageAmount: 训练的素材图片数量
Repeat: 每张图片训练时的重复次数，就是前面设置概念目录时开头的数字
Epoch: 训练轮次，修改位置为 train.ps1 下的 $max_train_epoches 参数
BatchSize: 一次性送入训练模型的样本数，修改位置为 train.ps1 下的 $batch_size 参数，并行数量越大、训练速度越快，但是占用显存越大，显存小推荐 1，12G 以上可以 2-6。

训练完成后，模型文件会保存到设置的输出目录，而保存模型的个数为 max_train_epoches / save_every_n_epochs。

例如当前设置了 max_train_epoches = 20， save_every_n_epochs = 2，则可以在 ${lora-scripts}/output 目录下找到 10 个 LoRA 模型：

0x90 模型测试

模型训练完成后，需要对训练好的这些模型进行测试，以便找出最训练效果最好的那个模型（哪个模型在哪个权重值下表现最佳）。

因为 SD-WebUI 提供了一些脚本用于测试，所以现在先把 ${lora-scripts}/output 目录下刚刚训练的所有模型文件复制到 SD 的 %{NovelAI}/models/Lora/ 目录下，然后启动 SD-WebUI。

0x91 测试要点

基于「文生图」测试
基础模型要使用训练用的大模型
在 Prompt 填写触发词，譬如这里为 rishi naruto
在 Prompt 还要填写一个训练人物本来没有的特征，比如 smile，以测试泛用性
分辨率要和训练时的比例一致，如这里为 768x768 即 1:1，那么测试的出图比例也应该为 1:1，如这里为 512:512

0x92 测试方法

首先确保已安装可选附加网络(LoRA插件)
在出图区域中展开「可选附加网络(LoRA插件)」（不要勾选「启用」），在「模型1」中选择任意一个 LoRA 模型。这一步的目的是为了激活「X/Y/Z 图表」的下拉框选单，否则会为空。
在「脚本」中选择「X/Y/Z 图表」
- X 轴类型：选择「可选附加网络模型1 (AddNet Model 1)」
- X 轴值：选择所有刚刚训练出来的、需要测试的 LoRA 模型（第 2 步没做的话无法选择）
- Y 轴类型：选择「可选附加网络权重1 (AddNet Weight 1)」
- Y 轴值：输入 0.6,0.7,0.8,0.9,1
- Z 轴类型：留空
- Z 轴值：留空
点击生成按钮开始测试