比起學習概念的embedding，HyperNetwork(超網路)更適合讓AI學習圖片整體畫風。

HyperNetwork我是使用Anything當基礎模型來訓練。

1. 操作過程 #

1. 啟動SD WebUI

2. 切換至Train頁面，在Create hypernetwork輸入名字。Number of vectors per token設定7以上。點選Create hypernetwork。

3. 切換至Train頁面，選擇剛剛建立的hypernetwork，於Dataset directory輸入訓練資料的路徑。Prompt template file選hypernetwork.txt。

4. Max Step設定訓練至10000步停止。

5. 最後點選Train HyperNetwork，開始訓練。SD WebUI會顯示剩餘時間，HyperNetwork會比Embedding長一些。

6. 同樣可以到SD WebUI根目錄下的texual_inversions/hypernetwork查看訓練結果。裡面會有images目錄存放第幾步所訓練的成果。

7. 待訓練完成後，至SD WeBUI根目錄下的texual_Inversions/hypernetworks，對照images目錄下的圖片挑選合適的成品。

8. 例如覺得9500步的不錯，就將pt檔放到SD WebUI根目錄下的models/hypernetwork。

2. HyperNetwork模型使用方式 #

1. 於SD WebUI的生圖界面，點選右上角Show Extra Networks

2. 接著選取要使用的Hypernetwork，點選將其加入提示詞欄位

3. 接著再使用訓練時候使用的提示詞，這樣算出來的圖便會有該HyperNetwork的人物了，並且畫風還原很佳。