【AI绘画】深入理解Stable Diffusion！站内首个深入教程，30分钟
sd_ai生产流程(@秋葉aaaki)、
原始工作流程
秋叶简述的U-Net 训练工作模型
Textual inversion 工作原理U-Net 修改训练
15:38
训练集100张左右，可以调到2-3左右BS值
Finetune （学习率3e-6）参数 ，
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训练10000张以后，需要跳到最大指数
Finetune备选模型可以选基础的Novel模型或者默认SD1.5，素材要详尽
- Loral原理
LoCon 常用 或调大模型
Lora参数 秋叶常用 Adamw8bit
学习参数过多，太多会出现上述问题
建议方法拟合训练
方法与提示
Conterolnet常用生成再继续训练，Scheduler余弦cosine与带重启的 （Controlnet常用的那个也行），适当调节schedule
常用AdamW8bit /8bitadam 与 Lion SGD DAdaptation （新出了神童） 1/3的学习率即可
加入controlnet融合
