LoRA训练环境Kohya-ss的排障记录

kohya_ss环境部署及训练 【代码】kohya_ss环境部署及训练。 阅读详情

点击训练按钮开始训练后出现一些错误:
1)
_winapi.CreateProcess
FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件

解决:
Subprocess.py
def __init__(self, args, bufsize=-1, executable=None,
                 stdin=None, stdout=None, stderr=None,
                 preexec_fn=None, close_fds=True,
                 shell=False,
shell=False改为shell=True

参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_24118527/article/details/90579328

2)
AttributeError: module 'diffusers.models.attention' has no attribute 'CrossAttention'

解决:原来安装的diffusers是0.15版本,需要回退到0.14版本

python -m pip install diffusers==0.14.0

使用Stable Diffusion WebUI和kohya_ss训练自己的LoRA模块的全过程 本文介绍了基于Stable Diffusion和Kohya_ss工具进行Lora模型训练的过程。主要内容包括:1)使用在线工具对范曾画作进行尺寸预处理;2)通过Stable Diffusion生成图片描述并手动修正;3)在Kohya_ss中配置训练参数,包括基模型选择、数据集路径设置等关键步骤;4)简要说明了epoch、训练步数等参数的调整方法。文章特别强调了数据集命名规范的重要性,并指出训练结果可能不理想,但提供了基础的训练流程参考。 阅读详情

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