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訓練Embedding|Stable Diffusion WebUI使用手冊

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Stable Diffusion WebUI使用手冊 - 點選展開系列文章
25: 本篇文章

Textual Inversion(文本倒置),又稱Embedding(嵌入),適合讓AI學習一個新的概念/物體。畫風相較於HyperNetwork學習能力較差。

Anything這類基於NovelAI製作的模型不適合拿來練Embedding,成品會很詭異。從頭開始訓練的Waifu Diffusion或Stable Diffusion比較適合訓練Embedding,因此這裡使用的基礎模型為Waifu Diffusion 1.4。

1. 操作過程
#

  1. 啟動SD WebUI

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

  3. 切換至Train頁面,選擇剛剛建立的embedding,於Dataset directory輸入訓練資料的路徑

  4. Prompt template file選style_filewords.txt。Mx Step設定訓練至10000步停止。當然你也可以調高一點,並看預覽圖決定品質差不多之後才按Interrupt中止訓練,究竟要多少步數不得而知。

  5. 點選Train Embedding,開始訓練。

  6. SD WebUI應會顯示剩餘時間,通常是一小時起跳,每500步會在右邊顯示訓練該步數的成果。

  7. 你也可以到SD WenUI根目錄下的texual_inversions查看訓練成果。裡面image_embeddings目錄會存放第幾步所訓練的成果。

  8. 待訓練完成後,至SD WenUI根目錄下的texual_inversions/embeddings,對照image_embeddings目錄的圖片挑選合適的成品。

  9. 例如覺得9500步的不錯,那就將該pt檔從裡面挑出,將其放到SD WebUI程式目錄下的embeddings

2. Embedding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embedding,點選將其加入提示詞欄位。Embedding只能配合訓練時使用的模型來算圖。

  3. 然後按照Embedding訓練時使用的提示詞下提示詞,這樣算出來的圖便會有該Embedding的人物了。

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