青春就是用来失败的 | 训练灌篮高手专属AI绘画模型
时隔 28 年，《灌篮高手》再次重出江湖，近日正式上映。这部作品点燃了众多观众的青春回忆，在豆瓣上，近8万人给出了高达9.1的高分评价。作为从小就看过灌篮高手，比较喜欢樱木花道的我，也是非常的兴奋。而且最近看到有大神用AI绘画给灌篮高手制作了一批二次元转三次元的封面图片！
图片效果非常不错，这也激发了我想训练一个自己的模型，用来生成樱木花道的图片。接下来将分享我这几天，如何从0到1，学会并掌握炼制自己的Lora模型的方法，走过路过，不要错过~
安装Python
下载Anaconda(一个傻瓜式整合Python的软件)，地址：https://www.anaconda.com/download/
点击安装包，进入安装流程，一直点“NEXT”即可：
到了配置环境这一步，得稍微注意下，如果之前没有安装过Anaconda或者其他Python环境，则可以勾选下图红框这一步：
如果之前安装过其他环境，那么安装不要勾选上述选项，而是在安装完成后，手动添加环境变量：控制面板→系统→高级系统设置→环境变量→Path→编辑→添加四个路径，分别为：~\Anaconda3，~\Anaconda3\Scripts，~\Anaconda3\Library\bin，~\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin：
至此已经安装完成，在cmd中输入anaconda和python，如果出现如下结果，说明安装正确：
部署Lora训练程序
①安装Git：需要先安装一个Git：https://git-scm.com/download/win，下载好了，一路点击确认，安装完毕即可。
②安装Lora训练程序：下载安装好以后，在你想要安装Lora训练程序的位置，右键点击，选择“Git Bash Here”。
然后输入以下指令，下载Lora训练程序：
git clone --recurse-submodules <https://github.com/Akegarasu/lora-scripts>耐心等待几分钟，即可下载成功（最好有梯子，不然容易失败）。
③安装配置其他依赖环境：选中“install-cn”文件，右键选择“使用PowerShell运行”。
在弹出的窗口输入“y”，需要下载2.6G的内容，又需要静待几分钟了：
终于，所有模型训练环境都准备完毕了！
准备训练图片
收集一些樱木花道的图片，作为我们这次制作Lora模型的训练图片：
图片的大小不一，我们先通过WebUI自带的图片裁剪功能，对图片进行裁剪，按照下图中的设置，来填写即可：
过一会就能得到裁剪好了的图片：
准备训练Lora模型
①新建训练目录：回到刚才准备好的Lora训练软件目录，在根目录新建一个文件夹“train”：
②新建本次训练文件：新建一个本次训练的文件夹，这次新建的是“yingmu”：
③新建训练集：在上一步的文件中，新建一个文件夹，命名规范是“X_XXXX”，下划线前面的数字代表之后运行模型重复采用训练集的次数，一般是5~10，太大的话对显卡要求太高，各位量力而行。这次我设置了“5”。
④设置训练参数：打开“train.ps1”文件，设置训练参数。
首先是设置底模，这里大家可以选择自己喜欢的底模，复制进去后，把名字改为“model”即可。
接下来修改训练数据集路径，改为我们刚才设置的“train\yingmu”
设置图片分辨率，为我们刚才裁剪的图片大小“512*512”：
修改输出的模型名称，这里我们改为“yingmu”
其他设置项都按默认的数值即可，大功告成，准备开始炼丹。
开始训练
右键点击刚才修改好的脚本文件“train.ps1”，选择“使用PowerShell运行”：
这里遇到个大坑，运行报错了：[WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。Error loading "E:\lora训练\lora-scripts\venv\lib\site-packages\torc……
经过我一顿疯狂找答案，得出了解决方法：控制面板→系统→高级系统设置→高级→性能→设置→高级→虚拟内存→更改，然后把安装Lora训练程序的硬盘，对应的虚拟内存调大，注意要选择“自定义大小”哦。
不出意外的话，就能正常开始训练了，4070的显卡，等待10分钟，就可以训练完成了，得到了Lora模型文件：
赶紧试一试炼制的Lora模型效果，搭配不一样的大模型，会有不同的效果：
再附赠一张大神制作的晴子三次元图片：
以上就是今天的所有内容了，你有没有学废呢？没关系，有问题我们随时交流~
参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/624429683
https://www.bilibili.com/video/BV1fs4y1x7p2
https://zhuanlan.zhihu.com/p/609632788
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