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02月
10
技术栈

真人lora炼制

发表于 2025-02-10 • 字数统计 1228 • 被 420 人看爆

20250210154057

分享一下经验:大概流程就是:数据集处理→参数调优→选择最佳模型。

数据集处理(重中之重)

数据集的质量直接影响到模型训练的效果,因此在数据集的选取上必须严格把控。
首先,图片质量是关键因素,优先选择写真原图,其分辨率高、细节丰富,能够为模型提供高质量的输入。如果无法获取写真原图,也应确保图片清晰度较高,单张图片大小最好在2MB以上,以满足训练对数据精度的要求。
其次,图片中人物的面部清晰度至关重要,无论是大头照还是全身图,面部都必须清晰无遮挡,不能被任何物体遮挡,以便模型能够准确地学习到面部特征。
此外,视角的覆盖范围也很重要,一个包含大头照、上半身照和全身照的数据集最为理想,这样能够使模型从不同角度学习人体特征,增强其泛化能力。
最后,图片风格的统一性也不容忽视,背景简单且带有景深的照片是最佳选择。如果背景较为复杂,则需要进行抠图处理,以避免背景对模型训练产生干扰。同时,应避免使用滤镜过重的图片,以免影响模型对真实特征的学习。

数据标注

数据标注是模型训练的基础环节,虽然在实际操作中可以适当简化流程,但也不能完全忽视其重要性。在标注过程中,应尽量确保标注的准确性和一致性,以便为模型提供清晰明确的训练目标。虽然在一些情况下可以通过自动化工具生成标注,但人工审核和修正仍然是必要的,以确保标注质量。

参数调优

参数调优是模型训练过程中的关键步骤,合理的参数设置能够显著提升模型的性能。以训练512×768分辨率的上半身图片为例,与网络相关的两个参数均设置为128,每张图片训练7步,总共训练25张图片。在学习率的调整方面,首先可以使用DAD优化器来寻找最佳的学习率。通过实验和观察,找到一个合适的学习率范围,然后根据经验公式lr=unet lr=8×text lr进行调整,以平衡不同模块的学习速度,确保模型能够稳定且高效地进行训练。

损失曲线分析

损失曲线是评估模型训练效果的重要指标之一,但并非损失值越低就越好。关键在于观察损失曲线是否呈现稳步下降的趋势,只要损失曲线能够持续下降,就说明模型在不断进步,正在逐步学习到数据中的特征和规律。在选择最佳模型时,不能仅仅依赖损失曲线,还需要结合其他评估指标。例如,可以使用XY图(即输入图片与生成图片的对比图)来进行直观的比较。通过观察XY图,可以直观地评估模型生成的图片与目标图片之间的相似度,从而更准确地判断模型的性能。

最佳模型选择

在模型选择阶段,需要综合考虑多个因素。首先,选取上半身图片作为测试样本,从中挑选出几个面部特征较为明显的图片进行XY图绘制,以评估模型对关键部位的生成效果。此外,还需要选择一些泛化性较强的样本,绘制全身照的XY图,以评估模型在不同场景下的表现。通过对比这些XY图,可以全面地评估模型的性能,最终选择出生成效果最佳、泛化能力最强的模型作为最终模型。

总之,数据集处理、参数调优和模型选择是深度学习模型训练过程中的关键环节,每个环节都至关重要,不容忽视。只有通过严谨的流程和科学的方法,才能训练出性能优异、泛化能力强的模型,为实际应用提供可靠的支持。

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