SD-Trainer 快速上手：AI 绘画模型训练实战
SD-Trainer 是一个专为 Stable Diffusion 模型设计的轻量级训练框架，旨在简化微调过程。无论你是想训练个性化 LoRA 还是 ControlNet，它都能提供模块化的解决方案，让你无需深陷底层依赖管理的泥潭。
环境搭建与安装
准备就绪后，克隆项目仓库并安装依赖。建议使用虚拟环境以避免冲突。
git clone <repository_url>
cd sd-trainer
pip install -r requirements.txt
配置训练参数
在 config 目录下创建你的训练配置文件。参考示例修改以下关键项：
# 基础设置
model_path: "cagliostrolab/animagine-xl-3.0"
output_path: "output"
seed: 4545
epochs: 5
# 训练器配置
trainer:
module: modules.trainer.BaseTrainer
train_unet: false
learning_rate: "1e-3"
# 数据集设置
dataset:
module: modules.dataset.BaseDataset
args:
batch_size: 1
path: "dataset"
这里要注意学习率和批次大小的平衡，显存紧张时可适当减小。
启动训练
命令行执行即可开始：
python main.py config/your_config.yaml
实战技巧与最佳实践
数据组织
规范的数据结构能减少很多麻烦，建议按如下方式整理：
dataset/
├── images/ # 原始图像
├── latents/ # 预编码潜变量
├── captions/ # 文本描述
└── metadata/ # 元数据文件
