Kohya-ss GUI部署教程：自用与训练指南

标题：“自用-kohya-ss GUI 部署及使用”是一个关于使用名为kohya-ss的图形用户界面工具的教程，该工具专注于在特定环境中进行深度学习模型部署和定制。此文档主要介绍了如何在hh_sdfinetune环境中安装、配置以及运行kohya-ss的GUI部分，针对的是AI图像生成和编辑任务。 首先，部署步骤包括设置环境变量，如指定数据集存储路径`/home/linlin/hh/kohya_ss/kohya_ss-master/`，其中包含训练图像数据集的组织结构，例如文件夹名称按照`num_repeats_identifierclass`格式命名，用于表示训练图像的重复次数和类别。 GUI启动时，通过执行命令`./gui.sh --listen 0.0.0.0 --server_port=7861 --headless`来启动服务器，其中`--listen`选项指定监听地址，`--server_port`设置端口号，`--headless`模式表示无图形界面运行。数据集的格式是人物数据集图像和文本对，以及风格数据集的图像和文本对。 在模型训练部分，关键参数包括选择`ModelQuickPick`中的`custom`选项，表示使用自定义模型。预训练模型路径应填写为`/data/disk1/ll/stabilityaistable-diffusion-xl-base-1.0`，这是预训练模型文件的位置。对于SDXLModel，训练时需要指定数据集目录为`/home/linlin/hh/kohya_ss/kohya_ss-master/dataset`，这是自定义数据集的根目录上一级。 模型的输出和日志路径分别设为`output/train/models`和`output/train/logs`，以便于监控训练过程和保存模型结果。一旦模型训练完成，用户需要将训练好的模型移动到指定目录`/home/linlin/00_00/02_Project/stablediffusion/04_webui/stable-diffusion-webui/models/Lora`，并在此环境下使用kohya-ss GUI进行交互。 最后，文档提到提示词添加`<lora:last:0.8>`，这可能是GUI中与模型交互的一种指令或者控制参数，表示使用Lora模型的最后一个时间步长的概率为0.8。 这个教程详细地展示了如何在特定环境和配置下利用kohya-ss的GUI工具进行深度学习模型的部署和应用，包括数据预处理、模型训练、输出管理和交互操作，对于有经验的AI开发者或想要使用此类工具进行图像生成的用户来说，具有很高的实用价值。