服务器Linux部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练自己的模型

用stable diffusion进行渲染画图，原链接是，作者写的挺好但是会出现很多问题没讲清楚，我做一个补充，也可以看原链接讲了很多原理知识，我在这方面也是绝对的小白【保姆级教程】Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的专属图片生成模型_stablediffusionwebui linux-CSDN博客

直接画图

环境和源码

做这个项目一定要梯子，先下载源码

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

接下来配环境

./webui.sh

但是会出现问题，我说一下我的解法，先切到虚拟环境里

source /data/zhangjiguang/gr/stable-diffusion-webui/venv/bin/activate

单独安装

pip install httpx[socks]

接下来继续

运行

./webui.sh

如果成功会跳出网页

这时候准备放预训练模型

推荐两个网站

国外的https://civitai.com/

国内的https://www.liblib.art/

模型库首页 · 魔搭社区

大模型 和 微调的LoRA 模型，分别放在 models/stable-diffusion 和 models/Lora下

stable-diffusion下载地址stable-diffusion-v1-5 · 模型库

选择这一个放入/stable-diffusion文件夹中

接下来去网页中可以找到，就可以使用了

网页参数讲解

这个我再研究研究

以后再使用也可以从base中直接切网页

./webui.sh

训练

接下来尝试训练，首先一点就是训练的环境和之前不一样，不要混了。

环境和源码

首先cd出stale文件夹

cd ..

下载源码

git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts

把子目录也git

然后一键环境，在base里操作就行

cd lora-scripts

bash install.bash

这里包会出问题的，我的torch版本搞了很多次，经检验安装这个最好

pip install torch==2.3.0 torchvision==0.14.0+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

pip install xformers --pre --no-cache-dir

还是要梯子，以防万一，不过我都是清华源

接下来

整理素材

首先保存在同一个文件夹下，jpg和png都可以，

其次需要为每张图像生成对应的描述，这一步可以通过 WebUI 实现，找到 Extras 的 tab，选择 Batch from Directory ,将你的文件夹名称输入，同时指定输出文件夹（这一步在stale文件夹中操作）

输出文件夹命名方式为10_名字，我的是10_sucai

在最下方找到 Caption 选项，选择 BLIP 图片描述生成模型，右上方点击 Generate，即可自动生成对应的图片描述。

然后点右边生成，生成以后检查一下输出文件夹，有没有多的图片，我的输入是jpg结果输出jpg和png都有，把jpg格式的删掉就行

生成的标签可以打开看一下，这就是你的关键词

把输出文件夹粘到lora-scripts中

建议先创建一个文件夹data,然后在data中放入你的10_sucai输出文件夹

训练

首先修改训练数据

最主要的就是

训练用的基础模型，放哪都行，数据集一定要记住，放在10_sucai的前一个目录

最大训练轮数是几，你的sucai前面的数字就是几，建议多几轮

其他参数暂时我也没管

接下来就是训练了，我这是A6000训练十几张图，100轮，时间比较长

建议不要尝试这段关键词“生成一张美女图片”，我很怀疑当初训练的数据集是怎样的世风日下

我就放一张稍微正常点的

文章来源于互联网:服务器Linux部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练自己的模型

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