--Гайд для долбоебов как тренировать ембендинги--
Textual inversion(Embeddings) позволяет вам натренировать маленькую нейросеть на ваших данных которая встраивается в основную. Таким образом можно обучить нейросетку новым стилям не трогая ее саму.
Что бы тренировать локально тебе надо:
- Видеокарта с минимумом 8 гигами видеопамяти(Не знаю что там у кого, у меня 3070 ноутбучная)
- Желание.
- Несколько часов своей жизни
- Возможно как минимум 16gb оперативы.
- В аргументах запуска прописано --deepdanbooru
- Можно конкретизировать, что в файле, который в корне, правой кнопкой по webui-user.bat, "изменить" и добавить к строке set COMMANDLINE_ARGS аргумент --deepdanbooru, что бы получилось set COMMANDLINE_ARGS=--deepdanbooru
Убедись что у тебя не стоит --medvram или --lowvram, а также в настройках стоит Clip skip:1 и ты выгрузил .vae и .yaml файл из папки с моделью(Можешь временно переместить его)
Для начала...
NOTE: Убедись что у тебя установлена нейросетка, рекомедую этот гайд HERE
STEP 1:** Зайди в WebUI и выбери вкладку Train, а в ней подвкладку "Create embedding"
- "Name": Указываем какой хотите, по нему нейросетка поймет что конкретно его надо использовать
- "Initialization text": Это дополнительные слова на которые будет тригерится нейросетка ВАЖНО НЕ ОСТАВЛЯТЬ ТАМ ЗВЕЗДОЧКУ("*", иначе будет влиять на всю нейросетку), я указывал такое же самое как имя
- "Number of vectors per token": Хз что это, советую указывать около 16, но оно работает и от 8. Тут уже на ваше усмотрение.
STEP 2: Достань себе картинки нужного тебе автора и засунь его в папочку. В названии лучше соблюдать правила "Номер картинки" + имя нужного тебе автора, скрин ниже для примера
STEP 3: Время обработать картинки, переходим во вкладку "Preprocess images"
- "Source Directory": Это то место где ты выше сохранил картинки, путь можешь скопировать с проводника.
- "Destination Directory": Это место куда будут залиты обработанные изображения
- Не забудь поставить галочки как у меня(Возможно можно ставить все)
STEP 3: Переходим к собственно тренировке. Перейди на вкладку "Train"
- "Embedding": Выбираем ваш созданный в шаге один Embedding
- "Dataset directory": Указываем "Destination Directory" из прошлого шага
- "Learning rate": 0.005:100, 1e-3:1000, 1e-5
- "Prompt template file": Это файл по каким словам учится нейросетка, в папке textual_inversion_templates в папке webui должны быть уже пресозданные, я для стилей использую "style_filewords.txt"
- "Read parameters (prompt, etc...) from txt2img tab when making previews": Это позволяет брать все настройки с вкладки text2img и генерить картинку по ним(Не забудь в запрос добавить слово которое тригерит конкретно этот Embedding, иначе ничего не изменится(Если тренируешь embedding c названиием "sayori", добавь в конец запроса во вкладке text2img "*by sayori"))
- все остальные настройки не трогаешь и жмешь Train embedding
STEP 4 Вы молодец, теперь ждите, и смотрите папку Log_directory, там будут бекапы и сгенереные картинки при тренировке
Можешь в любой момент прервать, процесс сохранится(Очевидно через кнопку Interrupt, а не через закрытия консольки)
by Anon с двачей.