AI繪圖 ComfyUI 搭配 Stable Diffusion 訓練與使用 LoRA 教學
使用ComfyUI搭配Stable Diffusion訓練和使用LoRA（Low-Rank Adaptation）模型，可以提升模型在特定風格或主題下的生成表現。以下是相關的教學步驟：
### 1. **LoRA 基本概念**
- **LoRA模型**是一種適合在特定主題上進行小規模訓練的技術，能夠在不大幅更改模型原有權重的情況下，增加新風格或細節。使用LoRA模型可以降低計算成本，讓訓練和微調更為快速且靈活。
### 2. **環境準備**
- 確保已經安裝 **ComfyUI** 和 **Stable Diffusion**。
- 下載並安裝Stable Diffusion的模型檔（如v1.5或v2.1）以及任何額外需要的LoRA訓練工具，如 `diffusers`（使用Transformers和Diffusers的API進行微調）。
### 3. **訓練LoRA模型**
- **準備數據集**：
- 收集適合訓練主題的圖片集，並將它們放在同一資料夾中。
- 確保圖片大小一致（一般為512x512或768x768像素），若不一致可使用批次調整工具進行裁切和調整。
- **安裝LoRA訓練環境**：
- 使用`pip`安裝必要的LoRA訓練工具，像是 `transformers` 和 `diffusers`。
```bash
pip install transformers diffusers accelerate
```
- **進行LoRA訓練**：
- 利用 `Diffusers` 庫中的 `StableDiffusionPipeline` 進行微調訓練：
```python
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from diffusers import StableDiffusionLoRAPipeline
from transformers import AutoTokenizer
# 初始化模型
model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
# 進行LoRA訓練
lora_pipeline = StableDiffusionLoRAPipeline(pipeline, your_training_data)
lora_pipeline.train(...)
```
- 訓練參數可調整，例如訓練步數、學習率等，建議從少量步數開始（如1000步），檢查效果後再增加。
### 4. **在ComfyUI中使用LoRA模型**
- **上傳訓練完成的LoRA檔案**：將產生的LoRA模型（通常為.ckpt或.safetensors檔案）放置在ComfyUI的 `models/lora` 資料夾。
- **選擇LoRA模型**：
- 開啟ComfyUI界面，選擇你訓練好的LoRA模型。
- **調整LoRA權重**：
- 在ComfyUI的節點中，你可以調整LoRA模型的權重，使其和原有的Stable Diffusion模型效果進行平衡。權重值越高，LoRA效果越明顯，建議從0.5到0.8之間測試。
### 5. **生成圖片**
- **設置Prompt**：使用加入LoRA效果的Prompt來生成圖片。建議加上一些描述詞讓模型理解你希望表現的特定風格或主題。
- **調整其他參數**：
- 調整生成步數（Steps）、CFG Scale（如7-10）等，以優化生成效果。
### 6. **提示與建議**
- **LoRA權重調整**：若LoRA效果過強或過弱，可根據生成效果調整權重，找到最佳效果。
- **多LoRA疊加**：ComfyUI支持多LoRA模型的疊加使用，可以嘗試混合多個風格的LoRA模型來產生獨特的圖像。
這樣，你就可以輕鬆在ComfyUI上使用訓練好的LoRA模型生成圖片，達到自訂風格或主題的效果！
相關教學：
其他網友教學影片：
留言
張貼留言
發表一下意見，互動一下唄！