Entrena tus modelos LoRA PERSONALIZADOS en STABLE DIFFUSION XL - TUTORIAL COMPLETO

¡Bienvenido! En este tutorial profundizaremos en el proceso de entrenamiento de modelos LoRA utilizando herramientas como automatic 1111, Stable Diffusion Forge y Comfy UI.
◼️ Utilizaremos la interfaz para el entrenamiento de modelos kohya_ss, diseñada para hacer este proceso accesible y eficiente, incluso si estás dando tus primeros pasos en el entrenamiento de modelos de IA.
◼️ Te mostraremos cómo acceder y utilizar el repositorio kohya_ss , esencial para comenzar el entrenamiento de tus modelos.
◼️ Descubriremos cómo aprovechar la plantilla de Runpod para facilitar y optimizar tu proceso de entrenamiento.
◼️ Aprenderás a configurar adecuadamente tu entorno de entrenamiento, ajustando los parámetros para lograr los mejores resultados posibles.
◼️ Finalmente, te enseñaremos cómo implementar y probar tus modelos LoRA personalizados.
¡Únete a nosotros! Si estás listo para llevar tus habilidades en Stable Diffusion XL al siguiente nivel, este tutorial es para ti.
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🔸 ENLACES DEL VÍDEO 🔸
Repositorio Khoya_ss: github.com/bmaltais/kohya_ss
Enales de la plantilla: github.com/tecnolitas/Tutoria...
Paquete de imagen de regularizacion:github.com/tecnolitas/Tutoria...
⏰ MOMENTOS DEL VÍDEO ⏰
00:00 Bienvenida
00:25 El repositorio Kohya_ss
03:07 Usando la plantilla de Runpod
03:39 Eligiendo Máquina virtual
05:14 Desplegando Máquina virtual
06:09 Etiquetando el dataset
08:02 Conectando a Kohya_ss
10:06 Subiendo Datasets
10:33 Descomprimiendo Datasets
11:45 Configurando el entrenamiento
19:37 Probando los modelos obtenidos
27:05 Probando en ConfyUI
29:21 Descargando los modelos generados
30:25 FIN
#lora #sdxl

[@dekron42]

muchas gracias!! Ha sido muy instructivo

[@tecnolitas]

@@dekron42 gracias, me alegro de que sea útil

[@israeldelamoblas5043]

Justo, estaba buscando un tutorial para empezar a entrenar.

[@tecnolitas]

Me alegra haber acertado

[@Matiasgon1988]

Muchas gracias , estaba esperando este tutorial ❤

[@tecnolitas]

Me alegra haber acertado entonces

[@Guilvero]

Buenísimo Charlie, muchas gracias.

[@tecnolitas]

Me alegra que te guste

[@ricardoc9436]

Muy interesante, muchas gracias por el vídeo tan bien explicado. Por si sirve de ayuda y no queréis ir a ciegas, yo me cargo un log con este comando: tail -f /workspace/logs/kohya_ss.log | grep -v Por otro lado, tengo un par de dudas: - Dreambooth o Textual inversion - embeddings funcionan de la misma forma en esta plantilla? Por qué no son tan populares? - Se pueden sacar imágenes de sampling, verdad? Ralentiza mucho el proceso? Porque me parece una opción interesante para ir viendo cómo va el entrenamiento. Saludos y gracias de nuevo!

[@tecnolitas]

Hola @ricardo9436, Kohya_ss es capaz de hacer el entrenamiento de todos los tipos de modelos que has mencionado. Creo que LORA es mas popular por que puede combinarse con todos los modelos mientras que si haces un CHKP completo, no puedes combinarlo con otros modelos a no ser que hagas mezcla de modelos CHKP MERGE. Los embeedings son útiles, funcionan practicamente igual que LORA , nombrándolos en el prompt y requieren mas trabajo de etiquetado que el propio LORA. Con respecto a hacer sampling, en el video explico que puedes guardar una copia del moddelo cada cierto numero de Epocs, por lo que puedes ver como va el modelo y ademas ver cuan el la version del modelo que mejor funciona

[@Pedro-bp6yj]

Como siempre, videos muy instructivos. Una pregunta, supongo que si colocas imágenes tuya en diferentes perspectivas (cuerpo entero, medio cuerpo, primero planos) el lora puede crear imágenes también en esas perspectivas, ¿verdad?

[@tecnolitas]

Exactamente, si el dataset es variado los resultados son mas variado

[@CasasYLaPistola]

Gracias por el tutorial, queria hacerte una pregunta, sabes de alguna plantilla en RunPod de ComfyUI que venga con el manager instalado para asi poder añadir los nodos que me falten para los workflow. Seria genial si hicieras un tutorial sobre eso, sobre por ejemplo animaciones en ComfyUI con Ip Adapter, pero corriendo desde RunPod

[@tecnolitas]

Esta plantilla que uso yo en el vídeo no tiene el manager instalado????

[@marcoantonionunezcosinga7828]

Saludos gracias por el video aunque me parece que con face fusion hace mas rapido los modelos en diferentes poses es como una especie de lora

[@tecnolitas]

Hola, tienes razón, siempre que hablemos de caras, pero con LORA puedes entrenar vehículos, ropa… son conceptos diferentes

[@You-know-wha]

En leonardo ai ya no hay los training datasets 😢

[@tecnolitas]

Si tienes una cuenta de pago si puedes entrenar

[@israeldelamoblas5043]

No encuentro el dataset para poder replicar tu trabajo. veo man, veo woman y galgadot ¿dónde esta ese dataset? gracias

[@tecnolitas]

Para el datase puedes usar tus propias fotos, el dataset es un dataset de mis fotos, lo suyo es que cada uno se haga el suyo

[@jjen9595]

Hola, buen video, peroo tengo una pregunta de facefusion, vi tu video de instalacion y mencionaste el acelerador, para tenerlo instalado sólo debo copiar los archivos a sus respectivas carpetas aqui C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 cada archivo a sus respectivas carpetas? como en este video kzbin.info/www/bejne/rX2YdYGuadp3o8U&ab_channel=NSIVOpenFOAM%26Ansys

[@tecnolitas]

Si, el archivo de aceleración tiene que ir al directorio de la version de CUDA que tangas instalado