嗨!我把日语 README 文件的主要内容翻译成中文如下:
这个是用于Stable Diffusion模型训练、图像生成和其他脚本的仓库。
英文版 README <-- 更新信息在这里
GUI和PowerShell脚本等使其更易用的功能在bmaltais的仓库(英语)中提供,一并参考。感谢bmaltais。
包含以下脚本:
- 支持DreamBooth、U-Net和文本编码器的训练
- fine-tuning的支持
- 图像生成
- 模型转换(Stable Diffusion ckpt/safetensors 和 Diffusers之间的相互转换)
- 进入kohya_ss文件夹根目录下，点击 setup.bat 启动安装程序 *（需要科学上网）
- 根据界面上给出的英文选项： Kohya_ss GUI setup menu:
- Install kohya_ss gui
- (Optional) Install cudann files (avoid unless you really need it)
- (Optional) Install specific bitsandbytes versions
- (Optional) Manually configure accelerate
- (Optional) Start Kohya_ss GUI in browser
- Quit
Enter your choice: 1
- Torch 1 (legacy, no longer supported. Will be removed in v21.9.x)
- Torch 2 (recommended)
- Cancel
Enter your choice: 2
开始安装环境依赖，接着再出来的选项，按照下列选项操作：
- This machine
- No distributed training
- NO
- NO
- NO
- all
- bf16这里都选择完毕，即可关闭终端窗口，直接点击 gui.bat或者 kohya中文启动器.bat 即可运行kohya
当仓库内和note.com有相关文章,请参考那里。(未来可能全部移到这里)
- 关于训练,通用篇: 数据准备和选项等
- DreamBooth训练指南
- fine-tuning指南
- LoRA训练指南
- 文本反转训练指南
- 图像生成脚本
- note.com 模型转换脚本
需要Python 3.10.6和Git。
- Python 3.10.6: https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe
- git: https://git-scm.com/download/win
如果要在PowerShell中使用venv,需要按以下步骤更改安全设置: (不仅仅是venv,使脚本可以执行。请注意。)
- 以管理员身份打开PowerShell
- 输入"Set-ExecutionPolicy Unrestricted",选择Y
- 关闭管理员PowerShell
下例中安装的是PyTorch 1.12.1/CUDA 11.6版。如果要使用CUDA 11.3或PyTorch 1.13,请适当修改。
(如果只显示"python",请将下例中的"python"改为"py")
在普通(非管理员)PowerShell中依次执行以下命令:
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py
accelerate config在命令提示符中:
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
copy /y .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
copy /y .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
copy /y .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py
accelerate configaccelerate config的问题请按以下回答: (如果要用bf16训练,最后一个问题选择bf16)
- 此计算机
- 不进行分布式训练
- 否
- 否
- 否
- 所有
- fp16
在其他版本中训练可能失败。如果没有特殊原因,请使用指定版本。
如果要使用Lion8bit,需要将bitsandbytes升级到0.38.0以上。首先卸载bitsandbytes,然后在Windows中安装适合Windows的whl文件,例如这里的。例如:
pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/raw/main/bitsandbytes-0.38.1-py3-none-any.whl升级时用pip install .更新这个仓库,并视情况升级其他包。
如果要使用PagedAdamW8bit和PagedLion8bit,需要将bitsandbytes升级到0.39.0以上。首先卸载bitsandbytes,然后在Windows中安装适合Windows的whl文件,例如这里的。例如:
pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.39.1-py3-none-win_amd64.whl 升级时用pip install .更新这个仓库,并视情况升级其他包。
如果有新版本,可以用以下命令更新:
cd sd-scripts
git pull
.\venv\Scripts\activate
pip install --use-pep517 --upgrade -r requirements.txt如果命令成功,就可以使用新版本了。
LoRA实现基于cloneofsimo的仓库。表示感谢。
将Conv2d 3x3扩展到所有层起初由 cloneofsimo 发布, KohakuBlueleaf 证明了其有效性。深深感谢 KohakuBlueleaf。
脚本遵循 ASL 2.0 许可,但包含其他许可的代码部分(Diffusers和cloneofsimo的仓库)。
Memory Efficient Attention Pytorch: MIT
bitsandbytes: MIT
BLIP: BSD-3-Clause