🎨 LoRA 训练完整指南

本指南将帮助你从零开始完成 LoRA 模型训练的全流程。

---

💻 硬件要求

推荐配置

• GPU: NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) ⭐
• 内存: 16GB+

兼容配置

根据训练设置调整，以下显卡也可以使用：

| RTX 3090 | 24GB | ✅ 推荐，性能最佳 |

| RTX 3080 Ti | 12GB | ✅ 可用，需优化设置 |

| Tesla P40 | 24GB | ✅ 可用，性价比高，速度稍慢 |

| RTX 2080 | 8GB | ⚠️ 可用，需降低 batch size |

显存优化建议：

• 8GB VRAM: batch_size=1, low resolution
• 12GB VRAM: 标准设置即可
• 24GB VRAM: 可以使用更大的 batch_size

---

📋 目录

• 1. 准备训练数据集
• 2. 自动打标签
• 3. 标签编辑与整理
• 4. 下载基础模型
• 5. 启动训练界面
• 6. 开始训练

---

1. 准备训练数据集

上传图片

将你的训练图片上传到以下路径：

ai-toolkit/datasets/SDXL/

完整路径示例：

/workspace/ai-toolkit/datasets/SDXL/
├── image001.jpg
├── image002.jpg
├── image003.jpg
└── ...

---

2. 自动打标签

使用内置的 WD14 Tagger 为图片自动生成标签。

启动打标签工具

cd /workspace
bash run.sh

输入数据集路径

当提示输入路径时，输入：

ai-toolkit/datasets/SDXL

工具会自动为每张图片生成对应的 .txt 标签文件。

---

3. 标签编辑与整理

打标完成后，你可以对标签进行批量编辑和优化。

批量编辑标签

如果需要手动调整标签内容：

cd /workspace
python dataset-tag-editor.py

批量删除低频标签

移除出现频率较低的标签，提高训练质量：

python dataset-tag-editor-Copy1.py

---

4. 下载基础模型

方式 1：使用内置模型（推荐）

系统已内置两个优质 SDXL 模型：

模型名称	路径
WAI-illustrious-ver16	/workspace/civitaimodels/WAI-illustrious-ver16.safetensors
Perfect Illustrious v5	/workspace/civitaimodels/perfect-illustrious-v5.safetensors

方式 2：从 Civitai 下载其他模型

如果需要其他模型，可以从 Civitai 下载。

步骤 1：设置 API Key

export CIVITAI_API_KEY=你的API密钥

💡 从这里获取 API Key: https://civitai.com/user/account

步骤 2：下载模型

python /workspace/civitai_pull.py <modelVersionId>

示例：

python /workspace/civitai_pull.py 2514310

下载的模型会保存在 /workspace/civitaimodels/ 目录。

---

5. 启动训练界面

启动 AI-Toolkit UI

运行以下命令启动训练界面：

cd /workspace/ai-toolkit/ui
npm run build_and_start

---

6. 开始训练

方式 1：使用预设配置（推荐）

在 AI-Toolkit 界面中：

1. Clone 我的预设配置
2. 修改必要参数（如数据集路径、触发词等）
3. 点击开始训练

这是最简单快捷的方式！

方式 2：手动配置

配置模型路径

在训练配置中，需要明确指定完整的模型路径，包括 .safetensors 后缀：

SDXL 模型路径示例：

/workspace/civitaimodels/WAI-illustrious-ver16.safetensors

⚠️ 注意： 必须包含完整的文件名和后缀名。

其他重要配置

• 数据集路径： /workspace/ai-toolkit/datasets/SDXL
• 触发词： 设置一个独特的触发词（如 ohwx character）

---

❓ 常见问题

Q: 训练需要多久？

A: 取决于图片数量和显卡性能：

• 角色lora大概3h
• 风格lora在4090上为5h

祝训练顺利！🎉