怎么训练自己的小说大纲模型

进入厚德云-模型训练-数据集https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset[heading2]步骤一·创建数据集[content]在数据集一栏中，点a击右上角创建数据集输入数据集名称这个zip文件可以是包含图片+标签txt，也可以只有图片没有打标文件（之后你可以在c站使用它的自动打标功能）你也可以一张一张单独上传照片，但还是建议提前把图片和标签打包成zip上传Zip文件里图片名称与标签文件应当匹配例如:图片名"1.png",对应的达标文件就叫"1.txt"。上传zip以后等待一段时间确认创建数据集返回到上一个页面，等待一段时间后就会上传成功，可以点击详情检查可以预览到数据集的图片以及对应的标签[heading2]步骤二· Lora训练[content]点击Flux，基础模型会默认是FLUX 1.0D版本选择数据集，点击右侧箭头，会跳出你所有上传过的数据集触发词可有可无，取决于你的数据集是否有触发词模型效果预览提示词则随机抽取一个你数据集里的标签填入即可训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数如果不知道如何设置，可以默认20重复次数和10轮训练轮数可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力然后就可以等待训练了，会显示预览时间和进度条训练完成的会显示出每一轮的预览图鼠标悬浮到你想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此lora生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地

上图中，点击预览模型中间的生图会自动跳转到这个页面模型上的数字代表模型强度，可以调节大小，正常默认为0.8，建议在0.6-1.0之间调节当然，你也可以自己添加lora文件点击后会显示你训练过的所有lora的所有轮次VAE不需要替换正向提示词输入你写的提示词可以选择基于这个提示词一次性生成几张图选择生成图片的尺寸，横板、竖版、正方形采样器和调度器新手小白可以默认这个不换迭代步数可以按照需求在20-30之间调整CFG可以按照需求在3.5-7.5之间调整随机种子-1代表随机生成图所有设置都好了以后，点击开始生态，生成的图会显示在右侧如果有哪次生成结果你觉得很不错，想要微调或者高分辨率修复，可以点开那张图往下滑，划到随机种子，复制下来粘贴到i机种子这里，这样下次生成的图就会和这次的结果近似如果确认了一张很合适的种子和参数，想要搞清放大则点开高清修复，可以选择你想放大的倍数新手小白可以就默认这个算法迭代步数也是建议在20-30之间重回幅度根据需求调整，正常来说在0.3-0.7之间调整[heading1]今日作业[content]按照比赛要求,收集六个主题中一个主题的素材并且训练出lora模型后提交lora模型与案例图像提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd

确保后面有一个空格。然后将requirements_win.txt文件拖到命令提示符中（如果你在Windows上；否则，我假设你应该选择另一个文件requirements.txt）。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。按Enter键，这将安装所有所需的依赖项，使其与ComfyUI兼容。请注意，如果你为Comfy使用了虚拟环境，必须首先激活它。教程在使用自定义节点之前，有一些要注意的事项：你的图像必须放在一个以[number]_[whatever]命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如5。然后，下划线是必须的。其余部分不重--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------p/对于data_path，你必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。因此，在这种情况下：C:\database\5_myimages你必须写C:\database至于终极问题：“斜杠还是反斜杠？”…不用担心！Python在这里需要斜杠，但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。参数在第一行，你可以从checkpoint文件夹中选择任何模型。然而，据说你必须选择一个基本模型进行LoRA训练。这是为什么我不得而知。但你完全可以尝试使用微调，没有任何阻碍。但如果你想遵循规则，请确保在checkpoint文件夹中有一个基本模型！