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模型训练实验与完整指南教程：微调与LoRA对比

你可以在这里下载模型：https://civitai.com/models/911087

本仓库包含了对微调/DreamBooth与LoRA训练方法进行比较的实验结果。

我在这里分享了我是如何训练这个模型的，包括所有细节和数据集：请仔细阅读整篇文章。

这个模型纯粹是为了教育和研究目的而训练的，适用于SFW（安全内容）和伦理图像生成。

本教程中的工作流程和配置可以用于训练服装、物品、动物、宠物、物体、风格等任何内容。

上传的图像带有SwarmUI元数据，可以完全重新生成。生成时使用了FP16模型，但FP8应该能产生几乎相同质量的结果。别忘了在提示中使用YOLO面部遮罩模型。

如何使用

将模型下载到SwarmUI的diffusion_models中。然后你需要使用Clip-L和T5-XXL模型。我推荐使用T5-XXL FP16或Scaled FP8版本。

最新的完整公开教程在这里：https://youtu.be/-zOKhoO9a5s

额外资源

• 安装程序和配置文件：https://www.patreon.com/posts/112099700
• FLUX微调/DreamBooth从零到英雄教程：https://youtu.be/FvpWy1x5etM
• FLUX LoRA训练从零到英雄教程：https://youtu.be/nySGu12Y05k
• 完整数据集、训练配置Json文件和测试提示：https://www.patreon.com/posts/114972274
• 点击下方链接免费下载所有训练好的LoRA和微调/DreamBooth检查点
• https://huggingface.co/MonsterMMORPG/Model_Training_Experiments_As_A_Baseline/tree/main

环境设置

• Kohya GUI版本：021c6f5ae3055320a56967284e759620c349aa56
• Torch: 2.5.1
• xFormers: 0.0.28.post3

数据集信息

• 分辨率：1024x1024
• 数据集大小：28张图片
• 标注："ohwx man"（无其他内容）
• 激活令牌/触发词："ohwx man"

微调/DreamBooth实验

配置

• 配置文件：48GB_GPU_28200MB_6.4_second_it_Tier_1.json
• 训练：最多200个epoch，使用一致的配置
• 最佳结果：第170个epoch（主观评估）

结果

• 真实性测试第1部分
• 真实性测试第2部分

LoRA实验

配置

• 配置文件：Rank_1_29500MB_8_85_Second_IT.json
• 训练：最多200个epoch
• 最佳结果：第160个epoch（主观评估）

结果

• LoRA真实性测试第1部分
• LoRA真实性测试第2部分

对比结果

• LoRA 90 vs 160 vs 微调170对比

关键观察

• LoRA在生成真实图像时表现出色，但在生成风格化图像时显示出更明显的过拟合。
• 微调/DreamBooth的表现优于LoRA，符合预期。

模型命名规范

微调模型

• Dwayne_Johnson_FLUX_Fine_Tuning-000010.safetensors
• 10个epoch
• 280步（28张图片 × 10个epoch）
• 批量大小：1
• 分辨率：1024x1024
• Dwayne_Johnson_FLUX_Fine_Tuning-000020.safetensors
• 20个epoch
• 560步（28张图片 × 20个epoch）
• 批量大小：1
• 分辨率：1024x1024

LoRA模型

• Dwayne_Johnson_FLUX_LoRA-000010.safetensors
• 10个epoch
• 280步（28张图片 × 10个epoch）
• 批量大小：1
• 分辨率：1024x1024
• Dwayne_Johnson_FLUX_LoRA-000020.safetensors
• 20个epoch
• 560步（28张图片 × 20个epoch）
• 批量大小：1
• 分辨率：1024x1024

训练图像数据集和示例生成图像

你可以在以下链接找到完整分辨率的训练数据集和更多内容：https://www.patreon.com/posts/perfect-quality-114972274