{"id":7730,"date":"2024-07-03T09:25:02","date_gmt":"2024-07-03T09:25:02","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/?p=7730"},"modified":"2024-09-11T06:52:44","modified_gmt":"2024-09-11T06:52:44","slug":"train-stablediffusion-locally","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/","title":{"rendered":"Train Stable Diffusion Locally"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_section el_class=&#187;dkw-section-lead&#187;][vc_row][vc_column width=&#187;2\/3&#8243; offset=&#187;vc_col-sm-offset-2&#8243;][vc_column_text css=&#187;&#187;]In diesem Recipie schauen wir uns an, wie wir ein Stable Diffusion Modell lokal auf unserem PC trainieren k\u00f6nnen, um einen bestimmten Stil zu erzeugen. Was ist ein LoRA? Welche Daten braucht es? Was sind die Vor- und Nachteile eines lokalen Trainings? Wie lange dauert es ein LoRA zu trainieren?[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section el_class=&#187;dkw-section-content&#187;][vc_row][vc_column width=&#187;1\/3&#8243; el_class=&#187;dkw-col-toc&#187; offset=&#187;vc_col-lg-3&#8243;][vc_column_text]<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Upcoming_Event\" >Upcoming Event:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Was_ist_ein_LORA\" >Was ist ein LORA?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Was_fuer_Daten_brauche_ich_um_ein_eigenes_LoRA_zu_trainieren\" >Was f\u00fcr Daten brauche ich um ein eigenes LoRA zu trainieren?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Was_sind_vor-_und_nachteile_eines_Lokalen_trainings\" >Was sind vor- und nachteile eines Lokalen trainings?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Vorteile\" >Vorteile<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Nachteile\" >Nachteile<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Wie_lange_braucht_es_ein_LORA_zu_trainieren\" >Wie lange braucht es ein LORA zu trainieren?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Training_mit_Kohya_ss\" >Training mit Kohya_ss<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#starte_Kohya_ss\" >starte Kohya_ss<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Dataset_Ethik\" >Dataset Ethik<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Dataset_Vorbereitung\" >Dataset Vorbereitung<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#BLIP_Captioning\" >BLIP Captioning<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#LoRA_Training\" >LoRA Training<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Model_Tab\" >Model Tab<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Parameters\" >Parameters<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Parameters_Advanced\" >Parameters Advanced<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Final_Click_Train_Button\" >Final Click: Train Button<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Anwendung_des_Modells\" >Anwendung des Modells<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Prompt\" >Prompt<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-20\" href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/train-stablediffusion-locally\/#Die_Resultate\" >Die Resultate:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=&#187;2\/3&#8243; el_class=&#187;dkw-col-content&#187; offset=&#187;vc_col-lg-6&#8243;][vc_column_text css=&#187;&#187;]<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Upcoming_Event\"><\/span>Upcoming Event:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"zapx0L7mom\"><p><a href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/digital-skills-bilder-generieren-mit-ki\/\">Digital Skills: Bilder generieren mit KI<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe loading=\"lazy\" class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);\" title=\"&#171;Digital Skills: Bilder generieren mit KI&#187; &#8212; Werkst\u00e4tten Design Film Kunst\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/digital-skills-bilder-generieren-mit-ki\/embed\/#?secret=kgCwo5z4pn#?secret=zapx0L7mom\" data-secret=\"zapx0L7mom\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was_ist_ein_LORA\"><\/span>Was ist ein LORA?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>LoRAs (Low-Rank Adaptations) sind kleinere Modelle , die Du mit bestehenden Stable Diffusion Modellen kombinieren kannst. Sie erlauben es ein Bestehendes Modell \u00abFine zu tunen\u00bb. So kannst du neue Konzepte wie Styles, Subjekte und Objekte (je nach LoRA) in deinen generierten Bildern hinzuf\u00fcgen. Die Methode zum training spezieller Stile \/ Konzepte die wir hier nutzen ist hier ziemlich ausf\u00fchrlich beschrieben: <a href=\"https:\/\/dreambooth.github.io\/\">Dreambooth<\/a>.<\/p>\n<p>Diese neuen Konzepte fallen ganz grob unter 2 Kategorien:<\/p>\n<ul>\n<li>Stile\n<ul>\n<li>z.B. Wasserfarbe, VHS Glitches, Comic Styles, Kartoffelstock, Glas ect.,<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Subjekte \/ Objekte\n<ul>\n<li>Prominente Personen \/ Charaktere<\/li>\n<li>z.B. LiamGallagher, Rhianna \/ Lara Croft, Sauron ect.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Um ein LoRA zu aktivieren kannst du unter dem Tab LoRA ein entsprechendes LoRA aktivieren wichtig hierbei ist, dass das LoRA auch mit dem Basismodell kompatibel ist.<\/p>\n<p>Beispiele f\u00fcr die Anwendung von LoRA`s findest du hier: <a href=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/stable-diffusion-webui\/#Style_Modelle_und_LoRAs\">Stable Diffusion \u2013 webUI<\/a><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was_fuer_Daten_brauche_ich_um_ein_eigenes_LoRA_zu_trainieren\"><\/span>Was f\u00fcr Daten brauche ich um ein eigenes LoRA zu trainieren?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Du brauchst daf\u00fcr ein Dataset von ca. 10-30 Bildern. Dies k\u00f6nnen Bilder eines bestimmten Stils, eines Objekts oder z.B. des Gesichts einer Person (Selfies) sein.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was_sind_vor-_und_nachteile_eines_Lokalen_trainings\"><\/span>Was sind vor- und nachteile eines Lokalen trainings?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Vorteile\"><\/span>Vorteile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Ein lokales Training erm\u00f6glicht es dir, deine Daten lokal auf unserem Computer zu trainieren. Das bedeutet, dass du deine pers\u00f6nlichen Daten nicht auf einen Server irgendwo auf der Welt hochladen musst, um sie zu trainieren. Alles passiert hier im MediaDock auf unserem Computer. Wenn du zum Beispiel ein Modell deines Gesichts trainieren willst, musst du daf\u00fcr nicht deine biometrischen Daten in Form von Selfies auf einem Server in den USA trainieren. Oder wenn du einen Test machen willst, wie dein Illustrationsstil auf verschiedenen Bildern aussieht, brauchst du auch hier deine Daten nicht ins Netz zu h\u00e4ngen.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nachteile\"><\/span>Nachteile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Ein Nachteil kann sein, dass das Training auf unserer Maschine etwas l\u00e4nger dauert. Auf unserem lokalen Rechner dauert es zwischen 30 Minuten und mehreren Stunden, bis ein Training abgeschlossen ist.<\/p>\n<p>Ein qualitativ hochwertiges LoRA kann auf unserem lokalen Rechner schwieriger zu erreichen sein als auf einer bereits sehr gut kalibrierten Online-Version.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie_lange_braucht_es_ein_LORA_zu_trainieren\"><\/span>Wie lange braucht es ein LORA zu trainieren?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Auf unserem Rechner haben wir f\u00fcr ein Training zwischen 30min &#8211; mehrere Stunden. Dies h\u00e4ngt von der Gr\u00f6sse deines Datensatzes und den eingestellten Parametern ab.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Training_mit_Kohya_ss\"><\/span>Training mit Kohya_ss<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Du hast einen Datensatz von 10-30 Bildern und willst ein Training versuchen? Lets Go!<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"starte_Kohya_ss\"><\/span>starte Kohya_ss<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>\u00d6ffne das Terminal und benutze folgende Kommandozeilen nach einander: (ohne das $-Zeichen)<\/p>\n<pre>$ cd '\/home\/medo\/Documents\/Applications\/dreambooth\/kohya_ss' \r\n$ .\/gui.sh --listen 127.0.0.1 --server_port 7870 --inbrowser<\/pre>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dataset_Ethik\"><\/span>Dataset Ethik<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bei Datens\u00e4tzen f\u00fcr KI trainings solltest du beachten, dass es gewisse ethische Probleme geben kann.<\/p>\n<p>F\u00fcrs Training unbedenklich sind Bilder:<\/p>\n<ul>\n<li>die du selber gemacht hast, dir selber geh\u00f6ren, deine Autorschaft tragen<\/li>\n<li>die im Besitz von Personen die dir klar und deutlich ihre Zustimmung gegeben haben<\/li>\n<li>die unter Creative Commons (<a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/public-domain\/cc0\/\">CC0<\/a>) ver\u00f6ffentlicht wurden<\/li>\n<li>deren Copyright schon l\u00e4nger abgelaufen ist oder die nicht unters Urheberrecht fallen<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dataset_Vorbereitung\"><\/span>Dataset Vorbereitung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"BLIP_Captioning\"><\/span>BLIP Captioning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Als erstes versehen wir die Bilder mit einem maschinell generierten Bildbeschrieb. Hierzu m\u00fcssen wir alle Bilder in unserem Datansatz einem BLIP- Captioning unterziehen. Dieses findest du unter:<\/p>\n<p><strong>Utilities &gt; Captioning &gt; BLIP-Captioning.<\/strong><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7735\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-1000x1000.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"1000\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-1000x1000.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-250x250.png 250w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-768x768.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-1536x1536.png 1536w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-848x848.png 848w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-1140x1140.png 1140w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-1170x1170.png 1170w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap-600x600.png 600w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_SS_BlipCap.png 1638w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<ol>\n<li>Du gibst an, wo dein Bilddatensatz gespeichert ist: in meinem Fall auf dem Desktop im Ordner PilatusDataset.<\/li>\n<li>schreibst du dein LoRA Triggerwort als Prefix in das daf\u00fcr vorgesehene Eingabefeld.<\/li>\n<\/ol>\n<p>ACHTUNG: Dieses Wort wird sp\u00e4ter verwendet, um dein trainiertes Objekt \/ deinen trainierten Stil im Prompt zu erw\u00e4hnen und die LoRA auszul\u00f6sen. Es kann ein Phantasiewort sein, sollte aber kein allgemein beschreibendes Wort wie Berg sein. Mehr dazu sp\u00e4ter in der Anleitung.<\/p>\n<p>Wenn diese beiden Bedingungen erf\u00fcllt sind, klicke auf Caption Images.<\/p>\n<p>Nach dem Caption Prozess hast du eine Beschreibung f\u00fcr jedes Bild in deinem Dataset Ordner als txt erstellt. Diese Beschreibungen sind f\u00fcr das weitere Training sehr wichtig. Kontrolliere kurz ob die Beschreibungen korrekt sind:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7737\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-1000x664.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"664\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-1000x664.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-768x510.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-1536x1020.png 1536w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-2048x1360.png 2048w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-848x563.png 848w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-1140x757.png 1140w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-1170x777.png 1170w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-1920x1275.png 1920w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_BLIP_Captioning_Txt-600x399.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LoRA_Training\"><\/span>LoRA Training<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Wir wechseln zu folgendem Tab:<\/p>\n<p><strong>LoRA &gt; Training &gt; Dataset Preparation<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>Als erstes wollen wir sicherstellen, dass unser <strong>Dataset Pfad festgelegt<\/strong> ist.<\/li>\n<li>Als Instance Prompt geben wir unser &#171;Triggerwort&#187; ein in unserem Fall war das <strong>Pilatus<\/strong>.<\/li>\n<li>Als class Prompt geben wir die allgemeine Klasse dieses Objekts ein in unserem Fall w\u00e4r das <strong>mountain<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7739\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-900x1000.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"1000\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-900x1000.png 900w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-768x854.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-1382x1536.png 1382w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-848x942.png 848w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-1140x1267.png 1140w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-1170x1300.png 1170w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation-600x667.png 600w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation.png 1500w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/p>\n<p>Nun wollen wir die Repeats etwas herunterschrauben Default ist 40 wir nehmen hier 30 evt. k\u00f6nnen auch schon 20 zu vern\u00fcnftigen Resultaten f\u00fchren.<\/p>\n<p>Wir bestimmen den Output Ordner, in unserem Fall ist das ein Ordner mit dem Namen Output_Lora. Und dann klicken wir auf <strong>Prepare training data<\/strong> und <strong>Copy info to respective fields<\/strong>.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7740\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-1000x987.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"987\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-1000x987.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-768x758.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-1536x1516.png 1536w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-848x837.png 848w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-1140x1126.png 1140w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-1170x1155.png 1170w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2-600x592.png 600w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_DatasetPreparation2.png 1652w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Model_Tab\"><\/span>Model Tab<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Im Model Tab legen wir fest, welcher Pfad zu unserem BaseModell f\u00fchrt. Wir nutzen ein Stable Diffusion XL Model als Base und w\u00e4hrend des Lora Trainings \u201eschrumpfen\u201d wir dieses Modell auf die f\u00fcr LoRA relevanten Daten.<\/p>\n<p>Der Pfad auf unserem Rechner geben wir am einfachsten manuell ein:<\/p>\n<pre> \/home\/medo\/Documents\/Applications\/sd-webui\/models\/Stable-diffusion\/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors<\/pre>\n<p>Unser Name f\u00fcr das Trainierte Modell w\u00e4hlen wir gleich unterhalb ich benenne meine Trainierten Modell mit dem einem Hinweis auf das Basismodell welches f\u00fcr das Training benutzt habe: <strong>Pilatus_XL_Base<\/strong><\/p>\n<p>Da wir ein Stable Diffusion XL Modell trainieren setze ich das <strong>H\u00e4ckchen bei SDXL<\/strong>.<\/p>\n<p>Und da wir eine ziemlich eine starke Grafikkarte (NVIDIA RTX 5000 Ada Generation) haben setzen wir die Pr\u00e4zision auf <strong>bf16<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7741\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-1000x814.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"814\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-1000x814.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-768x625.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-1536x1250.png 1536w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-848x690.png 848w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-1140x927.png 1140w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-1170x952.png 1170w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model-600x488.png 600w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Model.png 1652w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Parameters\"><\/span>Parameters<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Als N\u00e4chstes \u00f6ffnen wir den Parameters Tab. Hier wollen wir folgende Einstellungen vornehmen:<\/p>\n<ol>\n<li>Train batch size: 2<\/li>\n<li>Epoch: 10<\/li>\n<li>Max train epochs: 10<\/li>\n<li>Cache latents: checked<\/li>\n<li>Cache latents to disk: checked<\/li>\n<li>LR Sheduler: constant<\/li>\n<li>Optimizer: Adafactor<\/li>\n<li>Optimizer extra arguments: scale_parameter=False relative_step=False warmup_init=False<\/li>\n<li>Learning Rate: 0.0002<\/li>\n<li>Max resolution: 1024, 1024<\/li>\n<li>Text Encoder learning rate:\u00a0 0.0002 (or the same as Learning Rate)<\/li>\n<li>Unet learning rate: 0.0002<\/li>\n<li>No half VAE: checked<\/li>\n<li>Network Rank (Dimension): 256<\/li>\n<\/ol>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7745\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_Parameters1-667x1000.png\" alt=\"\" width=\"667\" height=\"1000\" 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class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Im Advanced Tab stellst du nun noch sicher, dass die beiden Checkmarks gesetzt sind<\/p>\n<ol>\n<li>Gradient checkpointing: checked<\/li>\n<li>Don`t upscale bucket resolution: checked<\/li>\n<\/ol>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7747\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-20-um-17.34.41-1000x887.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"887\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-20-um-17.34.41-1000x887.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-20-um-17.34.41-768x681.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-20-um-17.34.41-1536x1363.png 1536w, 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loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7749\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-1000x475.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"475\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-1000x475.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-768x365.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-1536x730.png 1536w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-2048x974.png 2048w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-848x403.png 848w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-1140x542.png 1140w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-1170x556.png 1170w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-1920x913.png 1920w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Kohya_ss_STARTtraining-600x285.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Anwendung_des_Modells\"><\/span>Anwendung des Modells<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nachdem das training abgeschlossen ist, solltest du 10 .safetensor Files in der Gr\u00f6sse von ca. 1,7 GB in dem Output folder haben. diese .safetensor Files kannst du nun in den LoRA Folder der WebUI kopieren:<\/p>\n<pre>\/Documents\/Applications\/sd\/stable-diffusion-webui\/models\/Lora<\/pre>\n<p>Sobald dies gemacht ist, starte deine Liebste Stable Diffusion Applikation (WebUI oder Fooocus) und setze unter Advanced neben dem BasisModell auch den Refiner ein. Danach kannst du das trainierte LoRA Modell hinzuschalten.<\/p>\n<p>Die Einstellungen die ich f\u00fcr die Verwendung genommen habe sind:<\/p>\n<ul>\n<li>sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors<\/li>\n<li>sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors<\/li>\n<li>Refinerswitch: ~ 0.5<\/li>\n<li>Pilatus_SDXL_base-000009.safetensors<\/li>\n<li>Lora Weight: ~ 0.8<\/li>\n<\/ul>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Prompt\"><\/span>Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Wichtig ist, dass du beim prompt das vorher bestimmte Triggerwort in unserem Fall &#171;Pilatus&#187; einbaust. So wird das LoRA aktiviert:<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die_Resultate\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-7766\" style=\"font-size: 16px\" src=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-26-um-12.20.16-1000x866.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"866\" srcset=\"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-26-um-12.20.16-1000x866.png 1000w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-26-um-12.20.16-768x665.png 768w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-26-um-12.20.16-1536x1330.png 1536w, https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2024\/06\/Bildschirmfoto-2024-06-26-um-12.20.16-848x734.png 848w, 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