Kohya_ss GUI训练Hunyuan-DiT：零基础上手教程
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/HunyuanDiT 你还在为AI模型训练的复杂命令行操作发愁吗？还在担心没有编程基础无法上手Hunyuan-DiT模型微调吗？本文将带你通过Kohya_ss图形界面，零代码完成Hunyuan-DiT模型的训练，只需简单几步，即可让AI生成符合你需求的专属图像。读完本文，你将掌握数据集准备、环境配置、参数设置和模型训练的全流程，即使是零基础也能轻松上手。
1. 数据集一键打标
在训练模型前，我们需要为图片添加描述文本（打标）。Hunyuan-DiT提供了自动化工具，无需手动编写描述。
首先将你的图片数据集压缩包上传到服务器，然后使用以下命令解压（将xxx.zip替换为你的压缩包名称）：
! unzip /root/xxx.zip -d ./root/xxx
接着运行打标脚本，为每张图片生成对应的描述文件：
%cd HunyuanDiT
! python mllm/caption_imgs_with_txt.py \
--model_path "./ckpts/captioner" \
--mode "caption_zh" \
--image_folder "/root/demo_images_wukong"
%cd /root
上述命令会在图片所在文件夹生成同名的txt文件，包含AI自动生成的中文描述。脚本位于mllm/caption_imgs_with_txt.py，支持批量处理大量图片。
2. 配置Kohya_ss训练环境
2.1 环境准备
首先需要按照kohya_ss-hydit/README.md的说明配置基础环境。该文档详细列出了所需的依赖包和安装步骤，确保你的系统满足要求。
环境配置完成后，启动Kohya_ss Web界面。启动成功后，你将看到类似下图的操作界面，包含训练参数设置、数据集路径配置等功能模块。
2.2 安装依赖
Kohya_ss训练Hunyuan-DiT需要特定的依赖包，可通过以下命令安装：
pip install -r kohya_ss-hydit/hunyuan_requirements.txt
该依赖文件位于kohya_ss-hydit/hunyuan_requirements.txt，包含了训练过程中需要的所有Python库。
3. 使用预设参数训练模型
Kohya_ss提供了预设参数功能，无需手动调整复杂设置，特别适合新手使用。
3.1 加载预设配置
在Kohya_ss界面中，找到"预设"选项卡，选择"Hunyuan-DiT"预设，系统会自动填充推荐的训练参数。这些参数基于大量实验得出，能兼顾训练效果和速度。
3.2 配置数据集路径
在"训练设置"页面，点击"数据集目录"后的"浏览"按钮，选择你刚才解压并完成打标的图片文件夹。确保文件夹中包含图片文件和对应的txt描述文件，系统会自动识别并加载这些数据。
4. 启动训练与监控
4.1 启动训练
所有参数设置完成后，点击界面底部的"开始训练"按钮。系统会自动检查配置并开始训练过程。你可以在界面上看到实时的训练进度，包括损失值变化、已完成步数等信息。
如果需要使用分布式训练加速，可在"高级设置"中勾选"DeepSpeed"选项，启用多GPU并行训练。相关配置可参考kohya_ss-hydit/img/deepspeed.png中的设置示例。
4.2 训练模式选择
Kohya_ss支持多种训练模式，初学者推荐使用LoRA（Low-Rank Adaptation）模式，该模式训练速度快、显存占用低，适合个人电脑或小显存服务器。在"训练模式"下拉菜单中选择"LoRA"，相关参数可使用默认值。
如果需要训练特定风格或物体，可选择DreamBooth模式，通过少量图片快速微调模型。DreamBooth模式的参数设置界面可参考kohya_ss-hydit/img/dreambooth.png。
5. 模型推理与效果验证
训练完成后，在Kohya_ss界面的"推理"选项卡中，输入提示词即可生成图片，验证训练效果。例如输入"一只戴着帽子的猫，中国风"，模型会根据你的训练数据生成对应的图像。
你也可以使用sample_t2i.py脚本在命令行进行推理，或通过app/multiTurnT2I_app.py启动交互式Web界面，进行多轮对话式图像生成。
通过以上步骤，即使没有编程基础，你也能完成Hunyuan-DiT模型的训练。赶紧尝试用自己的数据集训练专属模型，让AI为你生成更多创意图像吧！如果训练过程中遇到问题，可查阅kohya_ss-hydit/Kohya_ss GUI训练中文教程.ipynb获取更详细的操作指导。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
