Hướng Dẫn Huấn Luyện LoRA Toàn Diện 2025 - Bạn Thực Sự Cần Bao Nhiêu Ảnh Chân Dung và Ảnh Toàn Thân?

Bạn đã sẵn sàng để huấn luyện LoRA nhân vật đầu tiên của mình, nhưng internet lại cho bạn những lời khuyên hoàn toàn mâu thuẫn nhau. Một số hướng dẫn nói rằng 5-10 ảnh là đủ, những người khác lại yêu cầu 200+ ảnh. Không ai đồng ý về việc bao nhiêu ảnh nên là ảnh chân dung so với ảnh toàn thân. Và điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn huấn luyện một LoRA có thể xử lý cả nội dung SFW và NSFW?

Sau khi kiểm tra hàng chục lần huấn luyện với tập dữ liệu từ 20 đến 200+ ảnh, các mẫu rõ ràng đã xuất hiện về những gì thực sự hiệu quả. Sự thật? Kích thước và thành phần tập dữ liệu quan trọng vô cùng, nhưng cấu hình tối ưu phụ thuộc hoàn toàn vào những gì bạn muốn LoRA của mình làm.

Hướng dẫn này giúp bạn vượt qua sự nhầm lẫn với các chiến lược đã được kiểm chứng và thực tế để xây dựng tập dữ liệu huấn luyện LoRA tạo ra kết quả nhất quán và chất lượng cao. Để sử dụng các LoRA đã huấn luyện của bạn trong quy trình làm việc ComfyUI, hãy xem hướng dẫn cơ bản về ComfyUI và các node tùy chỉnh thiết yếu của chúng tôi.

Hiểu Các Nguyên Lý Cơ Bản Về Huấn Luyện LoRA - Điều Gì Thực Sự Quan Trọng

Trước khi đi sâu vào chi tiết cụ thể về tập dữ liệu, việc hiểu những gì LoRA đang học sẽ giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt về thành phần dữ liệu huấn luyện.

Những Gì LoRA Thực Sự Học: LoRA (Low-Rank Adaptations - Điều Chỉnh Hạng Thấp) học cách sửa đổi đầu ra của mô hình cơ sở bằng cách nắm bắt các mẫu đặc trưng cho dữ liệu huấn luyện của bạn. Chúng đang học các đặc điểm khuôn mặt, tỷ lệ cơ thể, phong cách trang phục, sở thích về ánh sáng, và các đặc điểm nghệ thuật có trong tập dữ liệu của bạn.

Các mẫu này xuất hiện càng nhất quán thì LoRA càng nắm bắt và tái tạo chúng tốt hơn.

Tại Sao Thành Phần Tập Dữ Liệu Quan Trọng:

Vấn Đề Overfitting: Quá nhiều ảnh tương tự gây ra overfitting - LoRA ghi nhớ các bức ảnh cụ thể thay vì học các đặc điểm chung của nhân vật. Điều này tạo ra vấn đề khi bạn cố gắng tạo ra các cảnh khác với dữ liệu huấn luyện của mình.

Sự đa dạng về góc độ, ánh sáng và bối cảnh ngăn chặn overfitting trong khi vẫn duy trì tính nhất quán của nhân vật.

Chất Lượng vs Số Lượng: Mười ảnh chất lượng cao, được sắp xếp tốt và đa dạng vượt trội hơn năm mươi bức selfie gần như giống hệt nhau. Chất lượng, sự đa dạng và tính nhất quán quan trọng hơn số lượng ảnh thô.

Điều này không có nghĩa là nhiều ảnh hơn không thể giúp ích - nó có nghĩa là việc ném các ảnh ngẫu nhiên vào quá trình huấn luyện sẽ không tạo ra kết quả tốt hơn.

Thời Gian Huấn Luyện và Tài Nguyên:

Hiểu các yêu cầu tài nguyên này giúp bạn lên kế hoạch các lần huấn luyện một cách hiệu quả. Nếu bạn đang làm việc với VRAM hạn chế, hãy xem hướng dẫn sinh tồn với VRAM thấp toàn diện của chúng tôi để biết các chiến lược tối ưu hóa.

Đối với những người dùng muốn có LoRA xuất sắc mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng huấn luyện, các nền tảng như Apatero.com cung cấp giao diện huấn luyện được sắp xếp hợp lý với tối ưu hóa tự động.

Công Thức Đã Được Kiểm Chứng - Kích Thước Tập Dữ Liệu Thực Sự Hiệu Quả

Dựa trên việc kiểm tra rộng rãi qua hàng chục lần huấn luyện, dưới đây là các cấu hình tập dữ liệu liên tục tạo ra kết quả chất lượng cao cho các loại LoRA khác nhau.

LoRA Chỉ Có Mặt (Chỉ Ảnh Chân Dung/Chân Dung): Nếu mục tiêu của bạn là tạo ảnh chân dung và chân dung nửa người, bạn không cần ảnh toàn thân. Tập trung hoàn toàn vào tính nhất quán của khuôn mặt.

Cấu Hình Tối Ưu: 100+ ảnh tập trung vào khuôn mặt

• 70-80 ảnh chân dung cận cảnh (vai trở lên)
• 20-30 chân dung nửa người (eo trở lên)
• Đa dạng về biểu cảm, góc độ và ánh sáng
• Chủ thể nhất quán trong tất cả các ảnh

Kết Quả Thực Tế: Trong quá trình kiểm tra, 100+ ảnh khuôn mặt tạo ra tính nhất quán khuôn mặt xuất sắc với khả năng bảo toàn bản sắc mạnh mẽ qua các prompt, phong cách và bối cảnh khác nhau. LoRA tạo ra khuôn mặt nhân vật có thể nhận diện một cách đáng tin cậy trong các cảnh đa dạng. Để tạo nhân vật truyện tranh hình ảnh yêu cầu tính nhất quán cực cao, hãy xem thêm hướng dẫn VNCCS của chúng tôi.

Các tập dữ liệu nhỏ hơn (20-30 ảnh khuôn mặt) có hiệu quả nhưng cho thấy tính nhất quán yếu hơn và đôi khi có sự trôi dạt về các đặc điểm khuôn mặt.

LoRA Toàn Thân (Nhân Vật Hoàn Chỉnh): Để tạo ảnh toàn thân với diện mạo nhân vật nhất quán từ đầu đến chân, bạn cần dữ liệu huấn luyện về tỷ lệ cơ thể.

Cấu Hình Tối Ưu: 100+ tổng số ảnh phân chia 50/50

• 50+ ảnh chân dung và chân dung cận cảnh
• 50+ ảnh toàn thân (nhìn thấy từ đầu đến chân)
• Kết hợp các tư thế, trang phục và bối cảnh
• Nhân vật nhất quán trong tất cả các ảnh

Tại Sao Tỷ Lệ 50/50 Hiệu Quả: Cách tiếp cận cân bằng này đảm bảo LoRA học các chi tiết khuôn mặt từ ảnh cận cảnh trong khi hiểu tỷ lệ cơ thể từ ảnh toàn thân. Nghiêng quá nhiều về một loại nào đó sẽ tạo ra điểm yếu.

Quá nhiều ảnh chân dung và LoRA sẽ gặp khó khăn với việc tạo cơ thể. Quá nhiều ảnh toàn thân và tính nhất quán khuôn mặt sẽ bị ảnh hưởng.

LoRA Đa Mục Đích (SFW + NSFW): Đối với LoRA xử lý cả nội dung an toàn và người lớn với đại diện nhân vật nhất quán, việc tách biệt tập dữ liệu và khối lượng quan trọng đáng kể.

Cấu Hình Tối Ưu: 200+ tổng số ảnh phân chia theo loại nội dung

• 100+ ảnh SFW (50+ ảnh chân dung, 50+ ảnh toàn thân)
• 100+ ảnh NSFW (50+ ảnh chân dung, 50+ ảnh toàn thân)
• Duy trì cân bằng góc độ và sự đa dạng trong mỗi danh mục
• Cùng một nhân vật trong tất cả các ảnh

Tại Sao Huấn Luyện NSFW Cần Nhiều Ảnh Hơn: Mô hình có ít kiến thức có sẵn hơn về các thành phần NSFW, đòi hỏi nhiều dữ liệu huấn luyện hơn để học các mẫu này trong khi vẫn duy trì tính nhất quán của nhân vật.

Tỷ lệ 100/100 đảm bảo đại diện đầy đủ cho cả hai loại nội dung mà không khiến LoRA overfit với một trong hai danh mục.

Kết Quả Kiểm Tra:

Tập Dữ Liệu Tối Thiểu Khả Dụng: Mặc dù 100+ ảnh là tối ưu, bạn có thể huấn luyện LoRA có thể sử dụng được với 20-30 ảnh chất lượng cao và đa dạng. Kỳ vọng tính nhất quán yếu hơn và tính đa năng kém hơn, nhưng LoRA sẽ nắm bắt được các đặc điểm cơ bản của nhân vật.

Cách tiếp cận tối thiểu này phù hợp cho các dự án cá nhân và thử nghiệm nhưng không được khuyến nghị cho công việc chuyên nghiệp hoặc thương mại.

Chuẩn Bị Tập Dữ Liệu - Xây Dựng Bộ Huấn Luyện Của Bạn

Việc chuẩn bị tập dữ liệu chất lượng quan trọng không kém số lượng. Dưới đây là cách xây dựng các bộ huấn luyện tạo ra LoRA xuất sắc.

Tiêu Chí Lựa Chọn Ảnh:

Phân Bố Tỷ Lệ Khung Hình: Huấn luyện LoRA hiện đại xử lý nhiều tỷ lệ khung hình. Thay đổi dữ liệu huấn luyện của bạn để phù hợp với cách bạn sẽ sử dụng LoRA.

Phân Bố Khuyến Nghị:

• 40% hình vuông (1:1) - ảnh chân dung, cận cảnh
• 30% hình dọc (3:4 hoặc 2:3) - toàn thân đứng
• 20% hình ngang (4:3 hoặc 3:2) - toàn thân hành động
• 10% siêu rộng hoặc siêu cao - sáng tác sáng tạo

Yêu Cầu Chất Lượng Ảnh:

Những Gì Cần Tránh Trong Dữ Liệu Huấn Luyện: Không bao gồm các ảnh đã được lọc hoặc chỉnh sửa nhiều - các bộ lọc Instagram gây nhầm lẫn cho quá trình huấn luyện. Tránh ảnh có nhiều người trừ khi bạn có thể cắt thành chủ thể đơn lẻ. Bỏ qua ảnh mà chủ thể bị che khuất một phần hoặc bị cắt. Loại trừ ảnh có độ phân giải thấp hoặc bị nén nhiều.

Gắn Chú Thích Cho Tập Dữ Liệu Của Bạn:

Cấu Trúc Thư Mục: Tổ chức tập dữ liệu của bạn một cách logic cho các công cụ huấn luyện. Tạo một thư mục training_dataset với các thư mục con cho các danh mục headshots, body_shots, sfw và nsfw. Mỗi tệp ảnh nên có một tệp chú thích .txt tương ứng với cùng tên.

Hầu hết các công cụ huấn luyện kỳ vọng các ảnh và tệp chú thích .txt tương ứng trong cùng một thư mục.

Các Tham Số Huấn Luyện Thực Sự Quan Trọng

Ngoài thành phần tập dữ liệu, các tham số huấn luyện ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng LoRA. Dưới đây là các cấu hình đã được kiểm chứng liên tục tạo ra kết quả tốt.

Các Tham Số Huấn Luyện Cốt Lõi:

Tác Động Của Tốc Độ Học: Tốc độ học kiểm soát mức độ mạnh mẽ mà LoRA học từ dữ liệu huấn luyện. Quá cao gây overfitting và mất ổn định. Quá thấp có nghĩa là học không đầy đủ ngay cả với nhiều bước.

Bắt đầu với tốc độ học thận trọng (1e-4) và giảm xuống cho các tập dữ liệu lớn hơn để ngăn chặn overfitting.

Xác Định Số Bước: Tính tổng số bước như sau: (số_lượng_ảnh × epochs) / kích_thước_batch

Đối với 100 ảnh với 30 epochs và kích thước batch 2: (100 × 30) / 2 = 1500 bước

Hầu hết các công cụ huấn luyện tính toán điều này tự động dựa trên cài đặt epoch của bạn.

Giải Thích Về Hạng Mạng:

Hạng cao hơn cho phép LoRA học các đặc điểm phức tạp hơn nhưng đòi hỏi nhiều dữ liệu huấn luyện hơn để tránh overfitting.

So Sánh Nền Tảng Huấn Luyện:

Giám Sát Tiến Trình Huấn Luyện: Theo dõi các dấu hiệu overfitting - mất mát huấn luyện tiến gần đến không trong khi mất mát xác thực tăng lên cho thấy overfitting. Tạo mẫu sau mỗi vài trăm bước để trực quan hóa tiến trình học.

Dừng huấn luyện khi chất lượng mẫu ổn định - các bước bổ sung sẽ không cải thiện kết quả.

Những Lỗi Huấn Luyện Phổ Biến và Cách Tránh Chúng

Ngay cả những người tạo có kinh nghiệm cũng mắc lỗi huấn luyện làm giảm chất lượng LoRA. Dưới đây là các vấn đề phổ biến nhất và giải pháp của chúng.

Lỗi 1 - Thiếu Sự Đa Dạng Trong Tập Dữ Liệu:

Lỗi 2 - Overfitting Từ Quá Nhiều Ảnh Tương Tự: Huấn luyện trên 100 bức selfie gần như giống hệt nhau tạo ra một LoRA chỉ hoạt động cho tư thế và ánh sáng cụ thể đó. Mô hình ghi nhớ ảnh thay vì học các đặc điểm nhân vật.

Giải Pháp: Quản lý tập dữ liệu để đạt được sự đa dạng tối đa trong khi vẫn đại diện nhân vật nhất quán.

Lỗi 3 - Chủ Thể Không Nhất Quán: Sử dụng nhiều người hoặc nhân vật khác nhau trong một tập dữ liệu duy nhất gây nhầm lẫn cho quá trình huấn luyện. LoRA cố gắng học tất cả các chủ thể cùng một lúc, tạo ra kết quả không nhất quán.

Giải Pháp: Một LoRA = một chủ thể. Huấn luyện các LoRA riêng biệt cho các nhân vật khác nhau.

Lỗi 4 - Tốc Độ Học Sai:

Lỗi 5 - Bỏ Qua Các Chỉ Số Huấn Luyện: Chạy huấn luyện một cách mù quáng mà không giám sát các đường cong mất mát dẫn đến kết quả không tối ưu. Quá trình huấn luyện có thể overfit rất lâu trước khi hoàn thành hoặc có thể cần nhiều bước hơn so với kế hoạch ban đầu.

Giải Pháp: Kiểm tra đầu ra mẫu sau mỗi 200-500 bước và theo dõi các đường cong mất mát.

Lỗi 6 - Ảnh Nguồn Chất Lượng Thấp:

Lỗi 7 - Tập Dữ Liệu Quá Nhỏ Cho Độ Phức Tạp: Cố gắng huấn luyện một LoRA đa phong cách, đa trang phục, đa bối cảnh với 20 ảnh không cung cấp đủ dữ liệu để mô hình học tất cả các biến thể đó.

Giải Pháp: Kết hợp kích thước tập dữ liệu với mục tiêu độ phức tạp. LoRA nhân vật đơn giản = 20-30 ảnh. LoRA đa năng phức tạp = 100+ ảnh. Để biết thêm các cạm bẫy phổ biến cần tránh, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về 10 lỗi người mới bắt đầu với ComfyUI thường gặp.

Các Chiến Lược Huấn Luyện Nâng Cao và Tối Ưu Hóa

Ngoài huấn luyện cơ bản, các kỹ thuật nâng cao tối ưu hóa chất lượng và tính đa năng của LoRA.

Huấn Luyện Đa Khái Niệm: Huấn luyện một LoRA duy nhất trên nhiều khái niệm liên quan (cùng một nhân vật với các phong cách khác nhau) đòi hỏi tách biệt tập dữ liệu cẩn thận và tăng số lượng ảnh.

Cách Tiếp Cận: 50+ ảnh cho mỗi khái niệm/phong cách bạn muốn nắm bắt. Sử dụng từ khóa chú thích riêng biệt cho mỗi khái niệm để giúp LoRA phân biệt.

Huấn Luyện Dần Dần: Bắt đầu huấn luyện với tốc độ học thấp và hạng mạng nhỏ, sau đó tăng dần cả hai. Điều này xây dựng nền tảng ổn định trước khi học các chi tiết phức tạp.

Triển Khai:

• Giai đoạn 1: Hạng 8, LR 5e-5, 500 bước
• Giai đoạn 2: Hạng 16, LR 1e-4, 1000 bước
• Giai đoạn 3: Hạng 32, LR 5e-5, 1500 bước

Tăng Cường Tập Dữ Liệu:

Ảnh Chính Quy Hóa: Bao gồm các ảnh chung chung của các chủ thể tương tự (không phải nhân vật cụ thể của bạn) để ngăn chặn overfitting và duy trì khả năng của mô hình.

Tỷ Lệ: 1 ảnh chính quy hóa cho mỗi 2-3 ảnh huấn luyện. Ví dụ: 100 ảnh nhân vật + 40 ảnh chính quy hóa.

Trọng Số Thẻ: Sử dụng các thẻ chú thích có trọng số để nhấn mạnh các đặc điểm quan trọng.

Ví dụ chú thích: (masterpiece:1.3), (tên_nhân_vật:1.5), mắt xanh, tóc vàng, váy đỏ

Các trọng số cho biết quá trình huấn luyện nhấn mạnh các đặc điểm được gắn thẻ đó mạnh mẽ hơn.

Lựa Chọn Checkpoint:

Huấn Luyện Đa Độ Phân Giải: Huấn luyện trên các độ phân giải khác nhau để cải thiện tính linh hoạt của LoRA. Bao gồm ảnh ở 512x512, 768x768, 1024x1024 và các tỷ lệ không vuông.

Điều này tạo ra các LoRA hoạt động tốt trên các độ phân giải tạo khác nhau.

Kiểm Tra và Lặp Lại LoRA Của Bạn

Huấn luyện không kết thúc khi quá trình hoàn tất. Kiểm tra có hệ thống tiết lộ điểm mạnh, điểm yếu và cơ hội lặp lại.

Giao Thức Kiểm Tra Ban Đầu:

Tiêu Chí Đánh Giá Chất Lượng:

Nhận Diện Overfitting: Kiểm tra với các prompt khác biệt đáng kể so với dữ liệu huấn luyện. Nếu LoRA gặp khó khăn trong việc tạo bất cứ thứ gì ngoài bối cảnh huấn luyện, overfitting đã xảy ra.

Ví Dụ: Nếu tất cả các ảnh huấn luyện đều cho thấy các cảnh trong nhà và LoRA thất bại trong việc tạo các cảnh ngoài trời, mô hình đã overfit với bối cảnh trong nhà.

Chiến Lược Lặp Lại:

Quản Lý Phiên Bản: Lưu các checkpoint huấn luyện ở các số bước khác nhau. Điều này cung cấp nhiều phiên bản LoRA để kiểm tra và lựa chọn.

Nhiều người tạo thấy LoRA tốt nhất của họ là từ 70-80% quá trình huấn luyện thay vì checkpoint cuối cùng.

Phản Hồi Từ Cộng Đồng: Chia sẻ các thế hệ kiểm tra trong các cộng đồng huấn luyện LoRA để nhận phản hồi. Các huấn luyện viên có kinh nghiệm nhanh chóng xác định các vấn đề và đề xuất cải tiến.

Các Ví Dụ Huấn Luyện Thực Tế và Kết Quả

Dưới đây là các lần huấn luyện cụ thể với cấu hình chính xác và kết quả để chứng minh các nguyên tắc này trong thực tế.

Ví Dụ 1 - LoRA Chân Dung:

• Tập Dữ Liệu: 120 ảnh tập trung vào khuôn mặt (90 ảnh chân dung, 30 nửa người)
• Tham Số: Hạng 32, LR 1e-4, 3000 bước, cơ sở SDXL
• Kết Quả: Tính nhất quán khuôn mặt xuất sắc qua các prompt và phong cách đa dạng. Trọng số LoRA 0.7-0.9 tạo ra kết quả tốt nhất. Gặp khó khăn với việc tạo toàn thân như dự kiến.
• Sử Dụng Tốt Nhất: Tạo ảnh chân dung, tạo avatar, nghệ thuật chân dung. Để biết quy trình hoán đổi khuôn mặt, hãy xem hướng dẫn hoán đổi khuôn mặt ComfyUI của chúng tôi

Ví Dụ 2 - LoRA Nhân Vật Đầy Đủ:

• Tập Dữ Liệu: 100 ảnh (50 ảnh chân dung, 50 toàn thân)
• Tham Số: Hạng 32, LR 5e-5, 2500 bước, cơ sở SD 1.5
• Kết Quả: Cân bằng tốt giữa tính nhất quán khuôn mặt và cơ thể. Đa năng qua các cảnh và bối cảnh. Trôi dạt khuôn mặt nhẹ ở độ phân giải rất cao.
• Sử Dụng Tốt Nhất: Tạo nhân vật chung, các cảnh đa dạng

Ví Dụ 3 - LoRA Đa Mục Đích (SFW/NSFW):

• Tập Dữ Liệu: 220 ảnh (110 SFW phân chia 55/55, 110 NSFW phân chia 55/55)
• Tham Số: Hạng 64, LR 1e-5, 5000 bước, cơ sở SDXL
• Kết Quả: Tính nhất quán xuất sắc qua cả hai loại nội dung. Nhân vật có thể nhận ra trong mọi bối cảnh. Thời gian huấn luyện dài hơn một chút được biện minh bởi tính đa năng.
• Sử Dụng Tốt Nhất: Công việc nhân vật thương mại, đại diện nhân vật toàn diện

Ví Dụ 4 - Tập Dữ Liệu Tối Thiểu:

• Tập Dữ Liệu: 25 ảnh (15 ảnh chân dung, 10 ảnh toàn thân)
• Tham Số: Hạng 16, LR 1e-4, 1500 bước, cơ sở SD 1.5
• Kết Quả: Nhân vật có thể nhận ra nhưng chi tiết không nhất quán. Hoạt động tốt ở trọng số LoRA cụ thể (0.8-0.9) nhưng yếu ngoài phạm vi đó. Dễ tạo ra trang phục huấn luyện.
• Sử Dụng Tốt Nhất: Dự án cá nhân, khái niệm nhân vật nhanh

So Sánh Chi Phí Huấn Luyện:

Bài Học Từ Kiểm Tra: Sự nhảy vọt từ 25 lên 100 ảnh cải thiện đáng kể tính nhất quán và đa năng. Vượt quá 100 ảnh, các cải tiến trở nên từng bước thay vì mang tính chuyển đổi.

Tỷ lệ 50/50 cho LoRA toàn thân liên tục vượt trội hơn các tỷ lệ khác. Huấn luyện trên SDXL tạo ra chất lượng cao hơn nhưng yêu cầu nhiều VRAM và thời gian hơn so với SD 1.5.

Kết Luận - Xây Dựng Tập Dữ Liệu Huấn Luyện Hiệu Quả

Thành phần tập dữ liệu huấn luyện LoRA tạo ra sự khác biệt giữa kết quả tầm thường và tính nhất quán nhân vật xuất sắc. Các công thức đã được kiểm chứng trong hướng dẫn này cung cấp điểm khởi đầu cho nhu cầu cụ thể của bạn.

Những Điểm Chính: LoRA chỉ có mặt hoạt động xuất sắc với 100+ ảnh tập trung vào khuôn mặt. LoRA toàn thân cần 100+ ảnh phân chia 50/50 giữa ảnh chân dung và ảnh toàn thân. LoRA đa mục đích xử lý nội dung SFW và NSFW hưởng lợi từ 200+ ảnh phân chia 100/100. Chất lượng và sự đa dạng quan trọng hơn số lượng ảnh thô.

Chiến Lược Huấn Luyện Của Bạn: Bắt đầu với các mục tiêu rõ ràng - LoRA này sẽ tạo ra cái gì? Kết hợp kích thước và thành phần tập dữ liệu với các mục tiêu đó. Quản lý để đạt được chất lượng và sự đa dạng hơn là số lượng. Kiểm tra có hệ thống và lặp lại dựa trên kết quả thực tế.

Cân Nhắc Về Nền Tảng: Huấn luyện cục bộ cung cấp kiểm soát hoàn toàn nhưng yêu cầu thiết lập kỹ thuật và tài nguyên GPU. Các nền tảng đám mây như Apatero.com sắp xếp hợp lý quy trình với các pipeline huấn luyện được tối ưu hóa. Huấn luyện CivitAI cung cấp giao diện thân thiện với người mới bắt đầu với quy trình làm việc có hướng dẫn. Để triển khai các LoRA đã huấn luyện của bạn trong quy trình làm việc sản xuất, hãy xem hướng dẫn triển khai quy trình làm việc sang API sản xuất của chúng tôi.

Bước Tiếp Theo: Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện đầu tiên của bạn theo các hướng dẫn này. Bắt đầu với tập dữ liệu 50 ảnh khiêm tốn để học quy trình, sau đó mở rộng quy mô dựa trên kết quả. Tham gia các cộng đồng huấn luyện LoRA để chia sẻ kết quả và học hỏi từ các huấn luyện viên có kinh nghiệm.

Điểm Mấu Chốt: Các LoRA tuyệt vời đến từ việc chuẩn bị tập dữ liệu chu đáo, các tham số huấn luyện phù hợp và lặp lại có hệ thống. Làm theo các chiến lược đã được kiểm chứng này, và bạn sẽ tạo ra các LoRA nhất quán và đa năng mang nhân vật của bạn vào cuộc sống qua bất kỳ bối cảnh nào.

Dữ liệu huấn luyện của bạn xác định khả năng của LoRA. Đầu tư thời gian vào việc chuẩn bị tập dữ liệu, và kết quả sẽ phản ánh chất lượng đó.