很多同学都想要自己的专属AI模型，但是大模型的训练比较费时费力，不太适合普通用户玩。AI开发者们也意识到了这个问题，所以就产生了微调模型，LoRA就是其中的一种。在AI绘画领域，只需要少量的一些图片，就可以训练出一个专属风格的LoRA模型，比如某人的脸、某个姿势、某种画风、某种物体，等等。
训练模型经常被大家戏称为“炼丹”，这个词既给我们带来了美好的期待，也体现了模型创作过程的不易。如同炼丹需要精心呵护，AI模型的训练也需要耐心和细致。然而，即使付出了辛勤的努力，最终的结果也未必能如人意。这是大家需要做好的心理准备。
LoRA的原理网上已经有很多介绍，我就不说了。本文专门介绍在云环境怎么训练LoRA模型，所谓云环境就是租用云服务器，而不是在本地电脑上，这特别适合想一展身手但是手里又没有一块好显卡的同学。
这里的云环境选择我经常使用的AutoDL：https://www.autodl.com , 关于AutoDL的使用方法，本文只围绕训练LoRA模型做一些简单的介绍，想了解更多的同学请看我写的另一篇文章：手把手教你在云环境部署 Stable Diffusion WebUI 。
本文将使用 kohya_ss 这个开源项目来训练LoRA模型， 下面正式开始。
云环境
AutoDL上需要先充值然后才能租用服务器，可以先来2块钱的，以便完成本次训练。
服务器
简单说下，计费方式选择“按量计费”，地区选择“内蒙A区”，GPU型号选择“RTX A5000”，GPU数量选择“1”，然后选择1个有空闲GPU的主机。
镜像这里选择“社区镜像”，输入“yinghuoai-kohya”，在弹出的菜单中选择我发布的这个镜像。
然后点击“立即创建”就可以了。
在 AutoDL 控制台等待服务器实例开机，开机成功后，在快捷工具这里可以看到一些操作项，点击其中的“JupyterLab”。
在 JupyterLab 中点击笔记本上方的双箭头按钮，它会进行一些初始化操作，并启动 kohya_ss，待看到“Running on local URL”的提示后，就说明启动成功了。
然后回到 AutoDL 控制台，点击快捷工具中的“自定义服务”，即可启动 kohya_ss 的Web界面。
训练目录
为了有效的管理模型训练，我在镜像中创建了几个目录，可以通过“JupyterLab”查看，它们都在 /root/autodl-tmp 下边，autodl-tmp 挂载的是 AutoDL 的数据盘，可以节省宝贵的系统盘空间。
- /root/autodl-tmp/models：SD大模型目录，训练Lora模型时需要基于某个大模型。
- /root/autodl-tmp/train：训练数据的目录，包括输入的图片、训练的参数、输出的Lora模型等，我们将在这个目录下创建不同的训练项目目录。
实际效果如下图所示：
快速体验
我在镜像中内置了一份训练数据和训练配置，可以让大家快速体验 Lora 炼丹。
通过 AutoDL 的自定义服务启动页面后，依次点击“LoRA”->“Training”。
- 在“Configuration file”这里输入我提前预置好的训练配置文件地址：/root/autodl-tmp/train/dudu/config.json ；
- 然后点击“Load”加载训练参数；
- 最后点击“Start training”开始训练。
训练的进度需要去 JupterLab 中查看，大约需要8分钟，当看到 steps 显示 100%的时候就说明训练完成了，模型已经保存到目录：/root/autodl-tmp/train/dudu/model
训练过程中会生成几张采样图片，保存在 /root/autodl-tmp/train/dudu/model/sample ，可以打开看看训练的效果：
为了实际体验，需要把模型文件先下载到本地，然后再上传到 Stable Diffusion WebUI，使用文生图生成图片，参考参数：
- 大模型：realisticVisionV51_v51VAE，其它真实模型也可以试试。
- 提示词：masterpiece, best quality, 1dog, solo, sitting, looking at viewer, outdoor, the background is egyptian pyramids,tall pyramids <lora:dudu_log:0.8>
- 反向提示词：low quality, worst quality, harness, tree, bad anatomy,bad composition, poor, low effort
- 图片尺寸：768*768
注意：如果你要重新训练这个项目，需要先删除 model 目录下的内容，然后再重新开始训练。
快速体验只能让大家简要领略炼丹的魅力。然而，要炼就一颗完美的丹药，还需备足图片素材、洞悉工具参数设置，以及不断测试优化模型。接下来，我将为大家详细解析如何步步为营，精心打造你的LoRA模型。
准备
主要就是准备好要训练的图片，以及为图片生成提示词。然后才能把它们送进丹炉进行炼制。
挑选图片
训练LoRA模型到底需要几张图片？我没找到具体要求，建议至少10张以上，并且要求图片清晰有质感，如果是针对某种个体的，拍摄目标的角度要多样，这样才可能训练出比较好的模型。
如果你手头没有合适的图片，可以自己拍摄，也可以去百度图片等图片网站找高清大图。
网上的教程大多是训练美女脸的，估计大家也都看烦了，所以我选择了一个狗子的图片进行训练，它的名字叫dudu，样子大概是下图这样的。我准备的图片数量有20张，已经内置到我发布的 AutoDL 镜像中。
裁切图片
图片需要处理成一样的尺寸，尺寸可以是 512*512、512*768，512*640，都是64的倍数。显存低的可以用 512，显存高的可以用 768。这里给大家分享一个裁切图片的网站：https://www.birme.net/ ，操作方式如下图所示：
- 左边选择本地要裁切的图片。
- 右边是裁切设置，可以设置裁切的尺寸等。
注意 RENAME 可以让输出的图片名称更加有序，方便训练程序使用，xxx 代表三位数字，下边的 starting number 代表从哪个数字开始排序。
部署图片
图片处理成功后，需要放到特定的目录中。
我们先在 /root/autodl-tmp/train 下创建一个项目目录，我这里就用狗子的名字：dudu，然后在这个目录下再创建一个 img 目录，用于放置处理好的图片，不过图片还不能直接放到 img 下，还需要创建一个子目录：100_dudu，这个目录的名字是有讲究的，前边的100代表每张图片需要学习100次，后边的 dudu 就是图片的主题名字。
这里的学习次数没有固定的标准，真实图片建议50-100，二次元15-30。如果最终训练出的模型出现过拟合的问题，比如生图提示词写了蓝眼睛但是生成的都是黑眼睛，可以降低下学习次数试试。
把裁切好的图片上传到 /root/autodl-tmp/train/dudu/img/100_dudu 这个目录，如下图所示：
图片打标
所谓打标就是给图片编写提示词，一般先使用提示词反推工具生成提示词，然后再根据实际情况修改生成的提示词。
启动 kohya_ss 后，进入打开的 Web 页面，依次进入“Utilities”->“Captioning”->"BLIP Captioning"。
“Image folder to caption”中输入待打标的图片目录，我这里就是：/root/autodl-tmp/train/dudu/img/100_dudu。
“Caption file extension”是生成的提示词文件的后缀名。
“Prefix to add to BLIP caption”是添加到生成提示词中的固定前缀，训练中如果使用了这些前缀，生成图片时就可以使用这些前缀比较方便的触发Lora模型，但是根据经验也不能保证一定触发。后边还有一个参数“Postfix to add BLIP caption”，这个是固定后缀。前缀在处理图片时的优先级更高一些。
其它参数都用默认就好了，有兴趣的可以研究下，我这里就不展开了。
最后点击“Caption images”。
注意这个工具的页面中都没有进度跟踪，需要到 shell 或者控制台界面查看，看到 100% 的进度条，以及“captioning done”的提示就说明打标完成了。
此时我们进入待训练的图片目录，就可以看到这些打标文件了。可以看到，每张图片都生成了对应的打标文件。
我们可以双击打开这些 txt 文件，查看其中的内容；如果感觉写的不好，可以修改它。
生成的提示词一般多多少都会有些问题。
- 对于画风类型的Lora，可以保留全部生成的标签，但是在训练时要多训练几轮，训练时间可能比较长。
- 对于特定角色的Lora，如果我们想保留某个特征作为角色的自带特征，就把对应的标签删除，比如长头发，这样Lora中就会保存长头发作为角色的特征。不过这也是有缺点的，可能导致生成图片时过拟合：提示词不生效，比如输入短发生成的还是长发，严重的还可能导致画面崩坏、模糊不清。
修改提示词是个大工程，这里为了尽快演示，就不修改提示词了。
另外在这个工具中，我们可以看到，除了 BLIP，还有三个给图片打标的方法，不过我都没有跑成功，有兴趣的可以一起研究下。
如果你不使用 kohya_ss 自带的打标工具，也是完全可以的，比如 SD WebUI 的“训练”功能中也可以裁切图片并反推提示词，只是需要手动上传打标文件到这里的训练目录中。这里再推荐一个提示词编辑工具：https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager，有兴趣的可以去试试。
训练
参数设置
训练模型的参数很多，还会涉及到深度学习的一些概念，之前没接触过的同学可能会感觉头疼，不过没关系，我会尽量把主要的参数说清楚。
kohya_ss 启动后，依次进入“LoRA”->“Training”。
Source Model
设置训练使用的 Stable Diffusion 大模型，“Model Quic Pick”这里可以选择一些 SD 的基础大模型，训练的时候会先去 HuggingFace 下载，不过我实际测试跑不同，所以这里选择 custom，然后自己上传一个模型，因为训练图片是真实世界的狗子，所以这里使用了realisticVisionV51（使用AutoDL镜像的同学不用再上传，已经内置了），这是一个真实视觉模型。
Folders
设置训练模型时的输入输出目录。
- Image folder 是训练数据集的目录，也就是原图片的目录，注意只到 img 这一级，不是直接存放图片的目录，这里的完整路径是：/root/autodl-tmp/train/dudu/img 。
- Output folder 是训练出的Lora模型保存的目录，训练过程中的采样图片也保存在这个目录下，和 Image folder 使用同一个上级目录就行了，这里的完整路径是：/root/autodl-tmp/train/dudu/model 。
- Logging folder 顾名思义，就是训练的日志目录，和 Image folder 使用同一个上级目录就行了，这里的完整路径是：/root/autodl-tmp/train/dudu/log 。
- Model output name 是训练出的Lora模型的文件名前缀。
Parameters
进入到真正的参数设置环节了，前边只是些开胃小菜。
先来看基本参数（Basic）：
- Train batch size：同时训练的样本图片数，默认为1，显存 12G 以上可以设置为2-6，请根据实际显存使用情况设置，数值越大训练速度越快。
- Epoch：训练的轮数，一轮就是把所有的样本图片完成一次训练。一般需要训练多轮，然后根据实际生图情况选择合适的轮次模型。轮数越大，训练需要的时间越多。
- Save every N epochs：每隔几轮保存一次训练出的模型，我们想要测试每一轮输出的模型，所以这里填写1。
- Caption Extension：样本图片对应的打标文件的后缀名，之前打标用的是 .txt，这里填上就行了。
- Mixed precision 和 Save precision：计算使用的浮点数精度控制，都选择fp16就好了，可以节省内存使用。bf16精度略低，但是表示的整数范围更大，数据类型转换也更容易，不过要看显卡能不能支持。
- Number of CPU threads per core：单个CPU核心的线程数，可以理解为一个CPU核心可以同时干两件事。一般都是2，我租用的这台服务器也是2，可以用 lscpu 等命令查看。不确定的设置为1。
- Seed：训练使用的随机数，随便填一个就行。如果需要提升之前构建过的模型（在 LoRA network weights 中填写之前构建过的模型），使用相同的随机数。
- Cache latents：勾选上，可以让训练速度更快。
- Learning rate：学习率，可以理解为每次学习走过的长度，值越小，训练的越慢，值越大，步子越大，就不容易找到规律，模型难以收敛。所谓收敛就是通过训练让模型不断得到优化的过程，难以收敛就是无法优化模型，模型生成的图片和样本图片偏差过大。
这一行都是有关学习率的参数设置，也就是怎么让模型收敛的又快又好，都是一些算法，先用我这里默认的吧，不好使再换。
- LR Scheduler：学习率调度器，它会自动调整学习率，我一般使用constant。
- LR warmup (% of steps)：升温步数，仅在“LR Scheduler”为“constant_with_warmup”时设置，用来控制模型在训练前逐渐增加学习率的步数。
- Optimizer: 主要用来更新模型中的权重和偏差等参数，以便更好的拟合数据。有的优化器也可以直接影响学习率。先试试 AdamW8bit 吧。
- Max resolution：训练的最大分辨率，设置为样本图片的分辨率即可。
- Enable buckets：启动后支持多种分辨率的样本图片，程序会自动裁切，这里我已经都裁切成768了，勾不勾选无所谓了。
- Text Encoder learning rate：文本编码器的学习率，建议从0.00005开始，后面的Unet learning rate要比前面的大，设置成 0.0001，设置这个值会导致忽略上面的 Learing rate，保持一致吧。
- Network Rank：模型的神经网络参数维度，默认是8，建议 32、64、128，值越大模型越精细，生成的模型文件也越大。 Network Alpha 保持相同的值就好。
高级参数（Advanced）中我们看下这几个：
- Clip skip：默认为1。设置为大于1的数时，在训练时可以跳过一些处理，进而可以避免过拟合，增强模型的泛化能力，但也不易过大，会丢失特征。最好与对应大模型在训练时设置的参数相同。
- Memory efficient attention：可以优化显卡内存的使用，但会导致学习速度变慢。
- CrossAttention：用于关联图像和提示词的加速算法，一般就选择 xformers，加速图片生成并降低显存占用，xformers只适用于N卡，未来可能应用于其它显卡。
最后还有个采样参数（Samples），使用它可以跟踪训练效果：
Sample every n steps：每学习N步，生成一张图片。
Sample every n epochs：每学习N轮，生成一张图片，实测开启这个会覆盖 Sample every n steps。
Sample sampler：采样器，和SD WebUI中默认的采样器相同。
Sample prompts：采样提示词，这里包括了提示词、反向提示词、图片尺寸、采样步数等。
完成训练
点击“Start Training”之后，还是到控制台中查看处理进度。
因为每张图片学习100步，同时训练的数量是1，所以25张图片训练一次就要学习2500步，同时指定了轮次是3，所以总计是7500步。
训练完成后，可以看到 100% 的提示，模型已经保存到相应的目录。
测试
模型训练好了，怎么知道好不好使呢？那当然要做测试时，实际抽抽卡。
笨点的办法就是挨个测试，测试不同权重、提示词、大模型等情况下的表现。
这里分享一个快速对比测试的方法，使用 X/Y/Z图表。
在提示词中增加变量，如下图所示的样子引用Lora模型：
注意这里的：<lora:dudu_log-NUM:WEIGHT> ，NUM和WEIGHT是两个变量。
- NUM：因为我使用了多轮次的训练，获得了多个Lora模型，所以需要测试不同训练轮次的模型表现，这些模型的名字是有规律的：dudu_log-000001、dudu_log-000002、... ，每增加一轮训练，生成的模型名字序号就会加1。NUM 就是代表 000001、000002 的变量。
- WEIGHT 是使用当前 Lora 模型的权重变量，这里要测试不同权重下模型的表现。
X/Y/Z图表在文生图、图生图页面的最下方：
脚本类型选择：X/Y/Z图表：
X轴类型选择：Prompt S/R，X轴值填写：NUM,000001,000002
Y轴类型选择：Prompt S/R，Y轴值填写：WEIGHT,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1
空格边距填写：2，生成的图片之间做个分割。
然后我们去生成图片，生成图表如下：
然后我们就可以对比不同模型、权重下的出图效果，我这里模型 000002 更接近真实图片，权重 0.5-0.9 效果会比较好，1.0就有点过拟合了。
X/Y/Z图表中还有很多的维度可以测试，比如大模型、迭代步数、采样器、提示词引导系统等等，有兴趣的可以多去尝试下。
优化
仅分享我的一点经验和体会。上面也提到了一些，这里做个总结。
- 训练用的图片一定要高清，不要模糊，角色尽量多角度，原图对训练结果的差异特别大。如果没有高清的图，可以去 SD WebUI 的图生图中重绘模糊的图片，或者使用其它的软件高清化图片。
- 训练用的提示词：在提示词中去掉你想在生成图片时保留的角色特征，增加你允许生成图片时替换的角色特征。比如你想保留角色的长头发，那就在提示词中去掉长头发，这样生成图片时就有很大的概率都是长头发；如果你想要角色的眼睛颜色可以替换，就在训练提示词中写上黑色眼睛，这样生成图片时就可以使用蓝色眼睛的提示来更换角色的眼睛颜色。
- 多轮次训练：训练一轮的效果可能不好，成本允许的话，建议多训练几轮，然后对比不同轮次下的模型出图效果，选择最适合的那个。
- 训练步数：每张图片训练多少次才合适？训练的少了提取的特征不够，训练多了容易过拟合。二次元建议15-30次，其它图片50-100次。训练的图片少，每张图就可以多训练几次，训练的图片多，每张图就可以少训练几次。
资源下载
本文使用的模型、插件，生成的图片，都已经上传到了我整理的SD绘画资源中，后续也会持续更新，如有需要，请关注公众号：萤火遛AI（yinghuo6ai），发消息：SD，即可获取下载地址。
以上就是本文的主要内容，如有问题欢迎留言讨论。
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