训练参数及过程如下

Base Model：NAI

图片数量：265

重复次数：6次/epoch

训练分辨率：1024*1024

network_dim = 200 ；alpha = 160

优化器及学习率参数：prodigy，unet_lr=1,text_encoder_lr=1,d_coef=2

多分辨率噪声：6, 0.3

训练过程：

① batch_size=6，训练4个epoch，共1060步

② batch_size=2，训练3个epoch，共2385步

③ batch_size=1，训练2个epoch，共3180步

总计6625步。

同样，我在训练中也增加了 'highres' 标签

出图的底模均使用Anything V5。建议出图的分辨率不要太低，推荐在704*1024附近及以上。

另外，经个人实践，概念、人物等比较具有针对性的训练目标，或是训练集较小的情况下，可能更适合进行lora分层训练。训练画师lora，如果追求高拟合度，反而不需要开分层训练，只需要调一些简单的参数就能达到很好的效果。因此这类画风lora的训练往往是最简单的。

之后可能会尝试通过分层训练的方法，在sdxl和小训练集下，练几个复杂度较高的冷门角色。