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訓練HyperNetwork|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
26: 本篇文章

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
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  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。

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