LORA model pro Stable Diffusion pro konzistentní charaktery.

LORA (Low-Rank Adaptation) umožňuje snadné přizpůsobení modelů Stable Diffusion bez nutnosti jejich kompletního přetrénování. Tento postup šetří čas, paměť a poskytuje flexibilitu při úpravě AI modelů.

Klíčové body:

Výhody LORA: Menší velikost modelu (2–500 MB), rychlejší trénink a nižší nároky na hardware.
Požadavky na hardware: Doporučeno GPU s 24 GB VRAM, 64 GB RAM a 100 GB volného úložiště.
Příprava datasetu: Obrázky s rozlišením alespoň 512×512 px, konzistentní poměr stran a kvalitní úprava.
Tréninkové parametry: Použijte rank 4–32, learning rate 3e-5 až 8e-5 a 2–3 epochy.
Použití modelu: Aktivujte model v promptu Stable Diffusion pomocí syntaxe [lora:nazev_modelu:váha].

Rychlé srovnání: LORA vs. Tradiční modely

Vlastnost	Tradiční model	LORA model
Velikost	2–7 GB	2–500 MB
Nároky na GPU	Vysoké	Nízké
Rychlost tréninku	Pomalá	Rychlá

LORA modely výrazně zjednodušují práci s AI a umožňují rychlé přizpůsobení i na méně výkonném hardwaru.

Potřebné nástroje a nastavení

Požadavky na počítač

Pro trénink LORA modelu doporučujeme následující minimální a doporučené specifikace:

Komponenta	Minimální požadavky	Doporučené požadavky
GPU paměť	12 GB VRAM	24 GB VRAM
Operační paměť	32 GB RAM	64 GB RAM
Úložiště	50 GB volného místa	100 GB volného místa
GPU	NVIDIA řady RTX 20xx	NVIDIA RTX 3090

Instalace softwaru

Python: Stáhněte nejnovější verzi z python.org.
PyTorch: Nezbytný framework pro strojové učení.
Kohya SS: Nástroj určený pro trénování modelů.
AUTOMATIC1111: Webové rozhraní pro Stable Diffusion.

Nastavení Python prostředí

Nejprve vytvořte virtuální prostředí a aktivujte ho:

python -m venv lora-env  
lora-envScriptsactivate  # Pro Windows

Poté aktualizujte pip a nainstalujte potřebné knihovny:

pip install --upgrade pip  
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers  
pip install accelerate wandb  
pip install -r requirements.txt

Ověřte funkčnost GPU akcelerace příkazem:

accelerate config default

Doporučení pro dataset

Používejte obrázky s minimálním rozlišením 512×512 pixelů .
Zajistěte konzistentní poměr stran u všech tréninkových obrázků.
Dataset by měl být vyčištěný a bez chyb.

Tento postup vytvoří pevný základ pro další kroky při tréninku. Následně se zaměřte na přípravu dat.

Sběr a zpracování dat

Kvalitní data jsou nezbytná pro efektivní trénink modelu LORA.

Výběr tréninkových obrázků

Výběr správných obrázků hraje zásadní roli. Dataset by měl obsahovat 10 až 20 obrázků, minimální počet jsou 3 .

Požadavky na obrázky:

Rozlišení alespoň 1024×1024 px
Podporované formáty: PNG, JPG
Konzistentní poměr stran
Dobrá ostrost

Pro modely zaměřené na postavy vybírejte fotografie, kde je postava jasně viditelná:

Samostatná, bez dalších osob
S různými výrazy (např. úsměv, vážný výraz)
V podobném věku
Bez výrazných doplňků jako sluneční brýle nebo silné líčení

Jakmile máte obrázky vybrané, přistupte k jejich úpravě, aby dataset měl jednotnou kvalitu.

Příprava obrázků

Před tréninkem je potřeba obrázky standardizovat:

1. Ořezání a úprava velikosti

Ořízněte obrázky na jednotný formát, například 1:1.
Zaměřte se na hlavu a část ramen.
Zmenšete velikost na 768×768 pixelů .

2. Zlepšení kvality

Kvalitu obrázků lze zvýšit pomocí následujících nástrojů:

Topaz pro zlepšení rozlišení
StableSR skript v rozhraní AUTOMATIC1111
Úpravy ostrosti a kontrastu

Po úpravě obrázky uspořádejte do strukturovaného systému.

Struktura souborů

Použijte tuto strukturu složek:

Složka	Obsah	Formát
`training_images`	Hlavní tréninkové obrázky	PNG
`validation`	Obrázky pro validaci	PNG
`metadata`	Popisky a metadata	TXT

Pojmenování souborů:

Dodržujte konzistentní schéma názvů (např. model_01.png).
Vyhněte se formátům jako HEIC nebo WebP .
Přidejte unikátní klíčové slovo pro snadnou identifikaci .

Nakonec všechny soubory zkomprimujte do ZIP archivu . Nastavte přesnost tréninku na hodnotu mezi 0,3 a 0,35 .

Video návod

Průvodce tréninkem LORA modelu

Správné nastavení parametrů hraje důležitou roli při tréninku LORA modelu.

Nastavení tréninku

Pro dosažení dobrých výsledků je třeba věnovat pozornost následujícím parametrům:

Parametr	Doporučená hodnota	Poznámka
Network Rank	4–32	Vyšší hodnoty obvykle nejsou nutné
Network Alpha	1 nebo polovina ranku	Například při ranku 32 použijte hodnotu 16
Learning Rate	3e-5 až 8e-5	Začněte s 3e-5
Počet epoch	2–3	Obvykle postačí

Tato nastavení pomohou modelu dosáhnout lepších výsledků při jeho aplikaci ve Stable Diffusion. Pro trénink doporučujeme použít model optimalizovaný pro režim bf16/fp16, díky čemuž se sníží nároky na VRAM . Při výběru základního modelu zvažte následující:

Pro realistické výstupy: SD1.5, SD2.1 nebo SDXL
Pro anime nebo kreslený styl: NAI (animefull-final-pruned) nebo SDXL

Spuštění tréninku

Příprava aktivačního tagu
Vytvořte specifický tag, který bude reprezentovat váš koncept. Tento tag musí být uveden jako první v popisech vašeho datasetu .
Nastavení složky pro trénink
Složku s tréninkovými daty přejmenujte na formát '3_nazev', což automaticky nastaví opakování na 3.
Monitorování průběhu
Použijte Tensorboard k sledování průběhu tréninku. Tento nástroj vám pomůže identifikovat přetrénování. Pokud ukládáte checkpointy po každé epoše, průběžně testujte výsledky z různých fází tréninku.

Řešení běžných problémů

Při tréninku se mohou objevit následující problémy:

Přetrénování a nedostatečné natrénování

Přetrénovaný model produkuje přesycené obrazy s artefakty.
Nedostatečně natrénovaný model nedokáže konzistentně reprodukovat požadovaný koncept.

Únik konceptů
Pro snížení rizika úniku konceptů:

Používejte jedinečné aktivační tagy.
Nastavte počet opakování datasetu tak, aby byla zachována rovnováha.
Vyzkoušejte pivotní ladění pro vytvoření nového embeddingu.

Důležité: Při označování datasetu se zaměřte spíše na falešně negativní označení než na falešně pozitivní, protože ty mohou výrazně ovlivnit kvalitu modelu .

Generujte regularizační obrázky pomocí stejného modelu, VAE, rozlišení a sampleru (DDIM nebo DDPM), vždy s pevným seedem.

Po dokončení tréninku a vyřešení všech problémů přistupte k implementaci modelu ve Stable Diffusion. Následně můžete pokračovat s integrací vašeho LORA modelu do tohoto systému.

Použití LORA modelu ve Stable Diffusion

Jakmile máte svůj LORA model natrénovaný, můžete ho začít používat ve Stable Diffusion.

Načtení LORA modelu

Postup pro implementaci LORA modelu do Stable Diffusion:

Stáhněte soubor LORA modelu a umístěte jej do složky stable-diffusion-webui/models/Lora .
V promptu model aktivujte pomocí syntaxe [lora:nazev_modelu:váha]. Váha určuje, jak moc model ovlivní výstup (např. 1 = plný vliv, 0,5 = poloviční vliv, 0 = deaktivace).

Jakmile je model načten, můžete přejít k testování jeho nastavení a výsledků.

Testování a úprava výsledků

Pro co nejlepší výsledky je klíčové správně nastavit parametry generování. Doporučené hodnoty:

Parametr	Doporučená hodnota	Poznámka
Váha LORA	0,35 – 1,0	Začněte na 0,35 pro LCM-LoRA
CFG škála	1,0 – 7,0	Pro LCM-LoRA zkuste cca 1,0
Počet kroků	4 – 8	Platí pro LCM-LoRA

Používejte stejný základní checkpoint jako při tréninku a upravujte váhu podle tabulky, dokud nedosáhnete požadovaných výsledků. Sledujte, zda model věrně reprodukuje zamýšlený koncept.

Tipy pro lepší výsledky

Zde je několik užitečných tipů, jak doladit generování:

Ujistěte se, že váš LORA model je kompatibilní s verzí Stable Diffusion, kterou používáte. Při kombinování více modelů postupujte opatrně .
Pokud model není viditelný, zkuste obnovit seznam modelů v rozhraní Web UI .
Experimentujte s aktivačními klíčovými slovy a váhou modelu, abyste dosáhli požadované kvality.

Pro stabilní výkon doporučujeme pravidelně aktualizovat Stable Diffusion Web UI na aktuální verzi a zachovat konzistentní nastavení mezi fází tréninku a generování obrázků.

Shrnutí

LORA (Low-Rank Adaptation) nabízí efektivní způsob, jak upravit Stable Diffusion bez nutnosti kompletního přetrénování modelu. Díky této technologii lze dosáhnout až 10× rychlejšího výkonu a 4× menší náročnosti na paměť .

Příklady LORA modelů

Typ LORA	Příklad	Využití
Stylový	Crayon Style LoRA SDXL	Obrázky s efektem kreseb pastelkami
Konceptuální	Sticker Sheet LoRA	Tvorba designů samolepek
Objektový	Dog Example LoRA SDXL	Generování obrázků zaměřených na psy

Pravidelná aktualizace softwaru a experimentování s parametry jsou klíčem k dosažení požadované kvality. Platformy jako Shakker AI navíc umožňují snadné trénování LORA modelů bez nutnosti lokální instalace .

Tento přehled vám poskytne základní informace pro úspěšnou aplikaci LORA modelů ve Stable Diffusion.

Cart

Návod na vytvoření LORA modelu pro Stable Diffusion