一.前期准备

• • 稳定的梯子

• • GitHub账号

• • 需要训练的人物照片，最好是大头照，清晰，可以裁剪成512x512，至少要20张

• • Google账号

前期准备完成后，接下来就开始训练我们自己的模型

二.训练模型

利用Google colab进行训练打开下面的GitHub地址

GitHub - Linaqruf/kohya-trainer: Adapted from https://note.com/kohya_ss/n/nbf7ce8d80f29 for easier cloning

找到Kohya Trainer，点击Fast Kohya Trainer NEW栏中的Open in Colab，跳转到Google colab

照下面的提示，输入相关参数，进行训练

挂载Google Drive，出现下面授权弹窗后，点击连接到Google云端硬盘，这时要你选择Google账号，并允许授权。

授权成功后，将准备好的照片，放到下面网站上进行批量裁剪，裁剪成512x512，点击save as zip将图片保存在本地。

BIRME - Bulk Image Resizing Made Easy 2.0 (Online & Free) 图片裁剪地址

先在Google Drive下按照下面的步骤创建文件夹，并上传你刚才裁剪好的图片。

    Google Drive 地址 [https://drive.google.com/drive](https://drive.google.com/drive)

图片已经准备完毕，接下来回到colab的训练页面，输入训练的图片路径

打开下面的模型保存地址，在download的位置右键点击复制链接地址，将地址copy下来

chilloutmix_.safetensors · balapapapa/chilloutmix at main

点击开始执行训练的按钮，进行训练，接下来就是漫长的训练过程，执行时间是根据你训练的图片的多少，如果是20张图片的话，大概需要30分钟左右。

下载模型

执行成功后，在training_dir的output目录下，看到生成的模型，可以把最后一个模型下载下来。

生成图片

按照配置，点击运行，prompt参数可以从Google drive那里根据之前生成的文件，直接copy进来