本人写的第三个AI绘画公益项目。基于秋叶发布的训练GUI编写，现在已经100%完全实现了零成本模型训练。

声明：严禁倒卖部署源码！严禁滥用公益GPU资源！造成项目被封后果自负

项目地址：https://www.kaggle.com/code/qq2575044704/training-gui-lora-dreambooth

Github备用：https://github.com/2575044704/kaggle-lora-scripts

Bug反馈:https://www.kaggle.com/code/qq2575044704/training-gui-lora-dreambooth/comments (解不解答完全看我心情ok)

Kaggle提供了 T4双卡(15G显存) + 29G内存，而且是完全公益的。(不得不说谷歌大方)。

使用教程：

1.打开项目地址，复制一份本人的云端训练项目

2. 将要训练的图片上传上去，可以先不打标，秋叶训练GUI自带WD 1.4打标器。命名随意

3. 将刚才上传的数据集路径粘贴到对应的代码块里。因为数据集路径是只读的，不能直接用这个路径，这个函数会执行把训练集的路径粘贴到另一处Kaggle的可读写路径。

4.训练底模，填模型的下载地址。如果是SDXL底模还要额外下载VAE

5.启动前，请确保 Notebook option选择GPU：T4 x2，把Internet打开

6.点击右上角Save Version，选择GPU环境。然后Save

7. 点开log，找到训练GUI地址

进入成功后如下图所示：

如果你上传时候训练集没有打标，先给训练集打标

进入Lora训练一栏。参数怎么调看你自己，看不懂可以去参数讲解那一栏。但是模型输出目录一定要改为/kaggle/working，才能下载训练完毕后的模型。(非常重要！)

拉到最底下，把多卡训练打开，多卡训练可以显著提高速度，点击开始训练即可

训练完毕后，停止运行，在output目录中可以找到训练完毕的模型。可以直接下载，也可以直接在kaggle云端SD里面测试

就这样，成功0成本训练出模型了，完全不用考虑电费和显卡损耗！

有人想问如果存储太小存不下训练这么多模型怎么办。

基于抱脸无限存储的属性，我还特意写了个抱脸自动上传功能，嗯...也是公益的

将uploda从False改为True。然后要填两个东西。先在抱脸新建一个数据集。

huggiingface_repo_id填写“用户名/数据集名称”。

hugToken到用户设置里申请个write的token，填到对应变量里。

保存目录不变，依旧在/kaggle/working

训练完毕模型可以直接在hugginface查看：

200张图片12个小时炼了180轮大模型。约400个G。但这么多模型好像也下不完(汗)，这个功能当个乐子吧

另外欢迎在Tusiart关注本人。主要训练动漫二次元模型，效果非常不错，欢迎关注！用户名：Nyan9