hollowstrawberry/kohya-colab

解决的问题

本项目提供易于使用、可访问的 Google Colab 笔记本，用于训练 Stable Diffusion LoRA（低秩适应）模型，为缺乏强大本地硬件的用户消除了技术障碍。它简化了数据集准备和模型权重训练的过程。

如何工作

该项目由一组利用 kohya-ss 和 Linaqruf 工作成果的笔记本组成。提供两个主要工作流：

1. 数据集制作器：用于收集和准备图像的工具。可从 Gelbooru 抓取图像，使用 FiftyOne 检测重复项，通过可视化界面手动整理图像，使用 Waifu Diffusion 1.4 Tagger 生成标签，使用 BLIP 模型创建描述。还支持在文本文件中批量编辑标签。
2. LoRA 训练器：专为标准 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 训练 LoRA 和 LoCon 模型的笔记本，支持多种 GPU 配置（T4、A100），并可直接与 Google Drive 集成用于存储。

适用人群

希望在不依赖本地高端 GPU 的情况下，为 Stable Diffusion 创建自定义 LoRA 模型的艺术家和 AI 图像生成爱好者。

主要亮点

• 集成的数据集流水线：包含图像抓取、去重、描述和标签生成的工具。
• 支持 SDXL：提供针对 Stable Diffusion XL 的专用训练器，包括面向动漫的模型选项。
• 基于云的训练：完全在 Google Colab 中运行，使免费版（T4）或付费版（A100）用户也能获得高性能训练能力。
• Google Drive 集成：原生支持 Google Drive 用于数据集和训练模型的存储。