Stable Diffusion 可以换各种场景背景，姿势也可以随便摆了，现在就差一个自己想要的脸了。
分享一下我训练时的参数。
使用的时候注意一下：在只有本人脸Lora的时候，一般只需要0.25，在和其它Lora配合的时候（比如汉服lora），要看对应的Lora有没有人脸，若有人脸需要提高你自己训练的Lora的权重。
| |
| --resolution=512 \ |
| 这个得看你显存大小，512图的话，24G大概可以填到6 | --train_batch_size=1 \ |
| --gradient_accumulation_steps=2 \ |
| --gradient_checkpointing \ |
| --scale_lr \ |
| --learning_rate_unet=2e-4 \ |
| --learning_rate_text=1e-6 \ |
| --learning_rate_ti=5e-4 \ |
| --color_jitter \ |
| --lr_scheduler="linear" \ |
| --lr_warmup_steps=0 \ |
| --lr_scheduler_lora="constant" \ |
| --lr_warmup_steps_lora=100 \ |
| --placeholder_tokens="<s1>|<s2>" \ |
| --placeholder_token_at_data="<krk>|<s1><s2>" \ |
| --save_steps=100 \ |
| --max_train_steps_ti=500 \ |
| --max_train_steps_tuning=1000 \ |
| --perform_inversion=True \ |
| --clip_ti_decay \ |
| --weight_decay_ti=0.000 \ |
| --weight_decay_lora=0.000 \ |
| --device="cuda:0" \ |
| --lora_rank=8 \ |
| --use_face_segmentation_condition \ |
| --lora_dropout_p=0.1 \ |
| --lora_scale=8.0 \ |
