Autodl version of the SD-trainer
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如果是tmp里没有模型，cp autodl-fs/models -r autodl-tmp
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如果仍要读取autodl-fs下的sd模型，修改 train_lora/train_dreambooth 的 {sd_path} （基本不需要）如果有需要修改blip模型和vae模型的位置，修改 Dreambooth/Lora 中的{self.vae_path/self.blip_path}
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运行程序使用automatic1111的venv, python interpreter 输入 stable-diffusion-webui/venv/bin
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单次训练文件夹在autodl-tmp/training-outputs 下的{dir_name}, 训练出的模型在 autodl-tmp/models/ 下的lora或者dreambooth 文件夹,可以直接被automatic1111读取
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修改configs 中的模型参数，可以设置多个dict来实现多次训练
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只运行model = Lora(**config) / model = Dreambooth(**config)， 来生成文件夹
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运行model.prepare() 来自动打标签（已有标签注释这行）
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运行model.train() 开始训练