Локальный тренер LoRA — SD 1.5 (Windows / RTX 4060 8 GB)

Небольшая локальная система с веб-интерфейсом для обучения LoRA персонажа. Всё работает на вашем ПК: фото, веса и результаты не уходят в сервис.

Возможности

• импорт изображений в изолированный датасет;
• подписи .txt рядом с каждым фото и массовый префикс с trigger-word;
• безопасный пресет для RTX 4060 8 GB: 512px, batch 1, gradient accumulation 4, FP16, gradient checkpointing;
• запуск/остановка обучения, live-лог, сохранение итогового LoRA в workspace/output;
• использует официальный обучающий скрипт Diffusers и сохраняет .safetensors.

Быстрый старт

1. Установите актуальный Python 3.10 или 3.11 и Git. При установке Python включите Add Python to PATH.
2. Скачайте/склонируйте базовую модель Stable Diffusion 1.5 в формате Diffusers в локальную папку, например C:\models\stable-diffusion-v1-5. Путь указывается в интерфейсе. Для загрузки моделей, которым нужен доступ, заранее авторизуйтесь в Hugging Face.
3. В PowerShell из папки проекта запустите:

   Set-ExecutionPolicy -Scope Process Bypass
   .\scripts\setup_windows.ps1
   

4. После установки запускайте scripts\start_ui.bat, откройте показанный адрес (обычно http://127.0.0.1:7860).

Датасет персонажа

• Используйте 15–30 качественных, разнообразных фото одного совершеннолетнего человека, на которые у вас есть права.
• Удалите дубликаты, сильное размытие, водяные знаки и изображения с другими заметными людьми.
• Добавьте портреты, по пояс, полный рост, разные ракурсы и свет. Не обучайте на чужих фото без согласия.
• В интерфейсе задайте редкое слово, например skswoman. Подписи должны описывать сцену, но не повторять неизменные черты слишком буквально. Пример: skswoman, woman, close-up portrait, soft window light, white shirt.

Стартовые настройки (4060 8 GB)

Параметр	Значение
Resolution	512
Batch	1
Grad accumulation	4
Rank	16
Learning rate	1e-4
Steps	1 200–1 800

Если лицо «пережарено» или всё стало похоже на тренировочные фото — снизьте steps до 900–1200 либо rank до 8. Если не узнаётся — попробуйте 1600–2000 steps. Не ставьте 768px на 8 GB без дополнительной оптимизации.

Использование LoRA

Итог — файл .safetensors в workspace/output/<имя>. Подключите его в AUTOMATIC1111/ComfyUI. В prompt используйте trigger-word, например portrait photo of skswoman; начальный вес LoRA: 0.7–0.9.

Важно

• Базовая модель должна быть Diffusers-папкой (с model_index.json), а не одиночным .ckpt/.safetensors checkpoint.
• Первый запуск скачает зависимости и пример обучения Diffusers; нужно несколько ГБ на диске.
• При ошибке CUDA out of memory: закройте приложения, оставьте 512px, batch=1, либо уменьшите rank до 8.