训练HyperNetwork

创建于 2024-01-31 / 1533
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比起学习概念的embedding,HyperNetwork(超网络)更适合让AI学习图片整体画风。

HyperNetwork我是使用Anything当基础模型来训练。

1. 操作过程

  1. 启动SD WebUI
  2. 切换至Train页面,在Create hypernetwork输入名字。Number of vectors per token设置7以上。点击Create hypernetwork

  1. 切换至Train页面,选择刚刚创建的hypernetwork,于Dataset directory输入训练数据的路径。Prompt template file选hypernetwork.txt。

  1. Max Step设置训练至10000步停止。

  1. 最后点击Train HyperNetwork,开始训练。SD WebUI会显示剩余时间,HyperNetwork会比Embedding长一些。
  2. 同样可以到SD WebUI根目录下的texual_inversions/hypernetwork查看训练结果。里面会有images目录存放第几步所训练的成果。

  1. 待训练完成后,至SD WeBUI根目录下的texual_Inversions/hypernetworks,对照images目录下的图片挑选合适的成品。

  1. 例如觉得9500步的不错,就将pt档放到SD WebUI根目录下的models/hypernetwork

2. HyperNetwork模型使用方式

  1. 于SD WebUI的生图界面,点击右上角Show Extra Networks

  1. 接着选取要使用的Hypernetwork,点击将其加入提示词字段

  1. 接着再使用训练时候使用的提示词,这样算出来的图便会有该HyperNetwork的人物了,并且画风还原很佳。

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