- SD-Trainer Installer
- 目录
- 简介
- 环境配置
- 安装
- 使用
- 启动 SD-Trainer
- 更新 SD-Trainer
- 设置 SD-Trainer 启动参数
- 进入 SD-Trainer 所在的 Python 环境
- 获取最新的 SD-Trainer Installer 脚本
- 恢复被修改 / 删除的脚本
- 设置 HuggingFace 镜像
- 设置 Github 镜像源
- 配置代理
- 添加模型
- 模型训练的方法
- 重装 SD-Trainer
- 重装 Python 环境
- 重装 Git
- 重装 PyTorch
- PowerShell 中出现 xFormers 报错
- SD-Trainer 无法正常调用显卡
- 卸载 SD-Trainer
- 移动 SD-Trainer 的路径
- 更新 SD-Trainer 管理脚本
- 设置 uv 包管理器
- 管理 SD-Trainer Installer 设置
- 运行脚本时出现中文乱码
- 无法使用 PowerShell 运行
- RuntimeError: Directory 'frontend/dist' does not exist
- ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE
- RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet2DConditionModel
- UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte xxxx in position xxx: invalid continuation byte
- RuntimeError: NaN detected in latents: X:\xxx\xxx\xx.png
- CUDA out of memory
- DefaultCPUAllocator: not enough memory
- Loss?
- 训练素材中图片的分辨率不一致，而且有些图片的分辨率很大，需要裁剪?
- 以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试
- AssertError: caption file is empty: xxx\xxxxxx\xx\2_xxx\xxxxxxx.txt
- Torch 版本低于 2.3.0，将无法正常训练 FLUX 模型。请考虑升级到更新的版本。
- NotImplemenredError: Cannot cppy out of meta tensor; no data! Please use torch.nn.Module.to_empty() instead of torch.nn.Module.to() when moving module from mera to a different device.
- Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure.
- 命令的使用
- 使用 SD-Trainer Installer 安装 Kohya GUI
一个在 Windows 系统上部署 SD-Trainer 的 PowerShell 脚本。
如果是初次使用 PowerShell 脚本，需要解除 Windows 系统对脚本的限制。
Windows 系统默认未启用长路径支持，这可能会导致部分功能出现异常，需要启用 Windows 长路径支持来解决该问题。
下面提供 2 种方法进行环境配置。
下载环境自动配置脚本，双击运行后将会弹出管理员权限申请提示，选择是授权管理员权限给环境配置脚本，这时将自动配置运行环境。
| 环境配置脚本下载 |
|---|
| 下载地址 1 |
| 下载地址 2 |
| 下载地址 3 |
| 下载地址 4 |
| 下载地址 5 |
Note
使用自动环境配置脚本的方法和手动使用命令配置的方法效果一致。
使用管理员权限打开 PowerShell，运行以下命令：
Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Scope CurrentUserNote
关于 PowerShell 执行策略的说明：关于执行策略 - PowerShell | Microsoft Learn
在刚刚的 PowerShell 中运行下面的命令：
New-ItemProperty -Path "HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" -Name "LongPathsEnabled" -Value 1 -PropertyType DWORD -ForceNote
关于 Windows 长路径支持的说明：最大路径长度限制 - Win32 apps | Microsoft Learn
将 SD-Trainer Installer 下载至本地，右键该脚本，在弹出的右键菜单中点击使用 PowerShell 运行，此时 SD-Trainer Installer 将安装 SD-Trainer 至本地。
| SD-Trainer Installer 下载地址 |
|---|
| 下载地址 1 |
| 下载地址 2 |
| 下载地址 3 |
| 下载地址 4 |
| 下载地址 5 |
在 SD-Trainer Installer 成功安装 SD-Trainer 后，在 SD-Trainer 文件夹中可以看到 SD-Trainer 的文件和各种管理脚本。如果出现某个步骤运行失败，可尝试重新运行 SD-Trainer Installer。
在 SD-Trainer 文件夹中可以看到不同的 PowerShell 脚本，右键 PowerShell 脚本，选择使用 PowerShell 运行后即可运行。在 lora-scripts 文件夹中也有 PowerShell 脚本，但不建议使用该文件夹中的脚本进行运行。
运行 launch.ps1 脚本。
运行 update.ps1 脚本。
要设置 SD-Trainer 的启动参数，可以在和 launch.ps1 脚本同级的目录创建一个launch_args.txt文件，在文件内写上启动参数，运行 SD-Trainer 启动脚本时将自动读取该文件内的启动参数并应用。
Note
SD-Trainer 可用的启动参数可阅读：Akegarasu/lora-scripts - 程序参数
如果需要使用 Python、Pip、SD-Trainer 的命令时，请勿将 SD-Trainer 的 python 文件夹添加到环境变量，这将会导致不良的后果产生。
正确的方法是在 SD-Trainer 目录中打开 PowerShell，在 PowerShell 中运行下面的命令进入 SD-Trainer Env：
.\activate.ps1这样就进入 SD-Trainer 所在的 Python 环境，可以在这个环境中使用该环境的 Python 等命令。
运行 get_sd_trainer_installer.ps1 脚本。
如果不小心把某个脚本修改了导致无法使用，或者是误删除了，可以运行一次 SD-Trainer Installer 重新生成这些脚本。
Note
SD-Trainer Installer 必须放在 SD-Trainer 文件夹外运行，不知道放哪的可以参考下面的目录结构。
$ tree -L 2
.
├── BaiduNetworkDownloads
│ └── 新建 文本文档.txt
├── SD-Trainer # 这是 SD-Trainer 文件夹
│ ├── activate.ps1 # 进入 SD-Trainer Env 的脚本
│ ├── cache # 缓存文件夹
│ ├── download_models.ps1 # 下载模型的脚本
│ ├── get_sd_trainer_installer.ps1 # 获取最新的 SD-Trainer Installer 的脚本
│ ├── git # Git 目录
│ ├── help.txt # 帮助文档
│ ├── launch.ps1 # 启动 SD-Trainer 的脚本
│ ├── lora-scripts # SD-Trainer 路径
│ ├── models # download_models.ps1 下载模型脚本
│ ├── python # Python 目录
│ ├── reinstall_pytorch.ps1 # 重新安装 PyTorch 的脚本
│ ├── settings.ps1 # 管理 SD-Trainer Installer 设置的脚本
│ ├── terminal.ps1 # 自动打开 PowerShell 并激活 SD-Trainer Installer 的虚拟环境脚本
│ └── update.ps1 # 更新 SD-Trainer 的脚本
├── sd_trainer_installer.ps1 # SD-Trainer Installer 放在 SD-Trainer 文件夹外面，和 SD-Trainer 文件夹同级
└── QQ Files
8 directories, 9 files
SD-Trainer Installer 生成的 PowerShell 脚本中已设置了 HuggingFace 镜像源，如果需要自定义 HuggingFace 镜像源，可以在和脚本同级的目录创建hf_mirror.txt文件，在文件中填写 HuggingFace 镜像源的地址后保存，再次启动脚本时将读取该文件的配置并设置 HuggingFace 镜像源。
| 可用的 HuggingFace 镜像源 |
|---|
| https://hf-mirror.com |
| https://huggingface.sukaka.top |
如果需要禁用设置 HuggingFace 镜像源，在和脚本同级的目录中创建disable_hf_mirror.txt文件，再次启动脚本时将禁用 HuggingFace 镜像源。
SD-Trainer Installer 为了加速访问 Github 的速度，加快下载和更新 SD-Trainer 的速度，默认在启动脚本时自动检测可用的 Github 镜像源并设置。如果需要自定义 Github 镜像源，可以在和脚本同级的目录创建gh_mirror.txt文件，在文件中填写 Github 镜像源的地址后保存，再次启动脚本时将取消自动检测可用的 Github 镜像源，而是读取该文件的配置并设置 Github 镜像源。
如果需要禁用设置 Github 镜像源，在和脚本同级的目录中创建disable_gh_mirror.txt文件，再次启动脚本时将禁用 Github 镜像源。
如果出现某些文件无法下载，比如在控制台出现由于连接芳在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败之类的报错时，可以尝试配置代理，有以下两种方法。
- 使用系统代理
在代理软件中启用系统代理，再运行脚本，这时候脚本将自动读取系统中的代理配置并设置代理。
- 使用配置文件
在和脚本同级的路径中创建一个proxy.txt文件，在文件中填写代理地址，如http://127.0.0.1:10809，保存后运行脚本，这时候脚本会自动读取这个配置文件中的代理配置并设置代理。
- 禁用自动设置代理
在和脚本同级的路径中创建一个disable_proxy.txt文件，再次启动脚本时将禁用设置代理。
Note
配置文件的优先级高于系统代理配置，所以当同时使用了两种方式配置代理，脚本将优先使用配置文件中的代理配置
在 SD-Trainer 中可以选择本地已下载的模型，如果没有下载某些用于训练的模型（非融合模型），可以使用 download_models.ps1 脚本下载模型。这里也推荐使用 HuggingFace 或者 Civitai 下载模型。
推荐的哔哩哔哩 UP 主：
- 青龙圣者：https://space.bilibili.com/219296
- 秋葉aaaki：https://space.bilibili.com/12566101
- 琥珀青葉：https://space.bilibili.com/507303431
一些训练模型的教程：
- https://rentry.org/59xed3
- https://civitai.com/articles/2056
- https://civitai.com/articles/124/lora-analogy-about-lora-trainning-and-using
- https://civitai.com/articles/143/some-shallow-understanding-of-lora-training-lora
- https://civitai.com/articles/632/why-this-lora-can-not-bring-good-result-lora
- https://civitai.com/articles/726/an-easy-way-to-make-a-cosplay-lora-cosplay-lora
- https://civitai.com/articles/2135/lora-quality-improvement-some-experiences-about-datasets-and-captions-lora
- https://civitai.com/articles/2297/ways-to-make-a-character-lora-that-is-easier-to-change-clothes-lora
除了上面的教程，也可以通过哔哩哔哩、Google 等平台搜索教程。
将 SD-Trainer 文件夹中的 lora-scripts 文件夹删除，然后运行 SD-Trainer Installer 重新部署 SD-Trainer。
Note
如果 lora-scripts 文件夹存放了训练集 / 模型文件，请将这些文件备份后再删除 lora-scripts 文件夹。
如果 Python 环境出现严重损坏，可以将 SD-Trainer 文件夹中的 python 文件夹删除，然后运行 SD-Trainer Installer 重新构建 Python 环境。
将 SD-Trainer 文件夹中的 git 文件夹删除，然后运行 SD-Trainer Installer 重新下载 Git。
运行 reinstall_pytorch.ps1 脚本，并根据脚本提示的内容进行操作。
在控制台中出现有关 xFormers 的警告信息，类似下面的内容。
WARNING[XFORMERS]: xFormers can't load C++/CUDA extensions. xFormers was built for:
PyTorch 2.2.1+cu118 with CUDA 1108 (you have 2.2.2+cu121)
Python 3.10.11 (you have 3.10.11)
Please reinstall xformers (see https://github.com/facebookresearch/xformers#installing-xformers)
Memory-efficient attention, SwiGLU, sparse and more won't be available.
这是因为 xFormers 所适配的 CUDA 版本和 PyTorch 所带的 CUDA 版本不一致，请运行 reinstall_pytorch.ps1 重装 PyTorch。
尝试将显卡驱动更至最新，确保显卡驱动支持的 CUDA 版本大于或等于 PyTorch 中所带的 CUDA 版本，或者使用 reinstall_pytorch.ps1 重装 PyTorch。
Note
Nvidia 显卡驱动下载：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers
如果要查询驱动最高支持的 CUDA 版本，可以打开 PowerShell，运行下方的命令。
nvidia-smi可以看到 PowerShell 中显示的以下信息。
Fri Jun 7 19:07:00 2024
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 552.44 Driver Version: 552.44 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 4060 ... WDDM | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 51C P0 16W / 95W | 0MiB / 8188MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
CUDA Version后面显示的数字即为显卡驱动支持最高的 CUDA 版本。
使用 SD-Trainer Installer 安装 SD-Trainer 后，所有的文件都存放在 SD-Trainer 文件夹中，只需要删除 SD-Trainer 文件夹即可卸载 SD-Trainer。
直接将 SD-Trainer 文件夹移动到别的路径即可。
SD-Trainer Installer 的管理脚本在启动时会检查管理脚本的更新，如果有新版本可更新将会提示。运行 get_sd_trainer_installer.ps1 获取最新的 SD-Trainer Installer 后，返回上一个目录并运行 sd_trainer_installer.ps1。SD-Trainer Installer 在安装过程无报错并完整的运行所有安装流程后，SD-Trainer 的管理脚本将会得到更新。
如果要禁用更新，可以在脚本同级的目录创建disable_update.txt文件，这将禁用 SD-Trainer Installer 更新检查。
Warning
通常不建议禁用 SD-Trainer Installer 的更新检查，当 SD-Trainer 管理脚本有重要更新（如功能性修复）时将得不到及时提示。
SD-Trainer Installer 默认使用了 uv 作为 Python 包管理器，大大加快管理 Python 软件包的速度（如安装 Python 软件包）。
如需禁用 uv，可在脚本所在目录创建一个disable_uv.txt文件，这将禁用 uv，并使用 Pip 作为 Python 包管理器。
Note
uv 包管理器对网络的稳定性要求更高，在网络不稳定时可能会出现下载软件包出错的问题，可尝试重新运行，或者禁用 uv，这时将切换成 Pip 作为 Python 包管理器，Pip 在网络稳定性差的情况下不容易出错，但这将降低 Python 软件包的安装速度。
运行 settings.ps1，根据提示进行设置管理和调整。
这可能是 Windows 系统中启用了 UTF 8 编码，可以按照下列方法解决。
- 按下
Win + R键，输入control后回车启动控制面板。 - 点击
时钟和区域->区域 - 在弹出的区域设置窗口中点击顶部的
管理，再点击更改系统区域设置. - 在弹出的窗口中将
使用 Unicode UTF-8 提供全球语言支持取消勾选，然后一直点击确定保存设置，并重启电脑。
运行 PowerShell 脚本时出现以下错误。
.\sd_trainer_installer.ps1 : 无法加载文件 D:\SD-Trainer\sd_trainer_installer.ps1。
未对文件 D:\SD-Trainer\sd_trainer_installer.ps1进行数字签名。无法在当前系统上运行该脚本。
有关运行脚本和设置执行策略的详细信息，请参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies。
所在位置 行:1 字符: 1
+ .\sd_trainer_installer.ps1
+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+ CategoryInfo : SecurityError: (:) []，PSSecurityException
+ FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess
或者右键运行 PowerShell 脚本时闪一下 PowerShell 的界面后就消失了。
这是因为未解除 Windows 系统对运行 PowerShell 脚本的限制，请使用管理员权限打开 PowerShell，运行下面的命令。
Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Scope CurrentUserSD-Trainer 组件缺失，重新运行 update.ps1 或者 sd_trainer_installer.ps1 进行修复。
运行 SD-Trainer Installer 时出现以下类似的错误。
ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE. If you have updated the package versions, please update the hashes. Otherwise, examine the package contents carefully; someone may have tampered with them.
rsa<5,>=3.1.4 from https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/packages/49/97/fa78e3d2f65c02c8e1268b9aba606569fe97f6c8f7c2d74394553347c145/rsa-4.9-py3-none-any.whl#sha256=90260d9058e514786967344d0ef75fa8727eed8a7d2e43ce9f4bcf1b536174f7 (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard==2.10.1->-r requirements.txt (line 12)):
Expected sha256 90260d9058e514786967344d0ef75fa8727eed8a7d2e43ce9f4bcf1b536174f7
Got b7593b59699588c6ce7347aecf17263295c079efb3677553c2a81b08e857f838
这是因为下载下来的 Python 软件包出现了损坏，Pip 无法进行安装，需要将 SD-Trainer/cache/pip 文件夹删除，再重新运行 SD-Trainer Installer。
检查训练参数是否正确，确认是否选择对应大模型版本的训练参数。
检查训练参数中是否存在中文，如模型文件名是否包含中文等。
检查图片是否有问题，如果是训练 SDXL 的 LoRA，请外挂一个 sdxl_fp16_fix 的 VAE 或者使用 BF16 精度进行训练。
确认显卡的显存大小是否满足训练要求（显存最低要求 > 6G），如果满足，重新调整训练参数。
尝试增加系统的虚拟内存，或者增加内存条。
当 Loss 不为 nan 或者大于 1 时没必要看。想要看练出来的模型效果如何，直接用模型进行跑图测试，Loss 并不能准确的代表训练出来的模型的好坏。
SD-Trainer 默认开启 arb 桶，自动处理不同分辨率的图片，无需手动进行图片裁剪。
启动 SD-Trainer 时出现以下的错误。
ERROR: [Error 13] error while attempting to bind on address ('127.0.0.1', 28000): 以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试。
这是因为该端口被其他软件占用，SD-Trainer 无法使用。可尝试将占用该端口的软件关闭，或者在 launch.ps1 所在目录创建launch_args.txt文件，在该文件中写上启动参数把 SD-Trainer 端口修改，如--port 8888，保存launch_args.txt文件后使用 launch.ps1 重新启动 SD-Trainer。
这是因为图片的打标文件的内容为空，请检查报错指出的文件里的内容是否为空，如果为空，需要重新打标。
运行 reinstall_pytorch.ps1 脚本重装 PyTorch，选择大于或等于 2.3.0 版本的 PyTorch 进行重装，如果可选的 PyTorch 版本列表缺少大于或等于 2.3.0 版本的 PyTorch，需要对 SD-Trainer Installer 的管理脚本进行更新，方法参看：SD-Trainer Installer - 更新 SD-Trainer 管理脚本
NotImplemenredError: Cannot cppy out of meta tensor; no data! Please use torch.nn.Module.to_empty() instead of torch.nn.Module.to() when moving module from mera to a different device.
训练使用的模型可能有问题，尝试更换模型。
下载 Microsoft Visual C++ Redistributable 并安装。
使用命令前需要激活环境，有以下 2 种方式激活。
运行 terminal.ps1 后将自动打开 PowerShell 并激活 SD-Trainer Env。
在 SD-Trainer 文件夹打开 PowerShell，输入下面的命令激活 SD-Trainer Env：
.\activate.ps1Note
在 PowerShell 中一定要显示[SD-Trainer Env]才算进入了环境，这样才能使用下面的命令。
- 清理安装时产生的 Pip 缓存
python -m pip cache purge- 安装某个 Pip 软件包
python -m pip install <package_name>- 更新某个软件包
python -m pip install <package_name> -U- 重装某个软件包
python -m pip install <package_name> --force-reinstall- 卸载某个软件包
python -m pip uninstall <package_name>推荐使用
python -m pip的写法，因为pip的写法可能会带来一些问题。
参考：Deprecate pip, pipX, and pipX.Y · Issue #3164 · pypa/pip
- 使用 uv 安装软件包
uv pip install <package_name>
Note
uv 命令的用法可参考：uv docs
- 更新仓库
git pull --recurse-submodules- 运行某个 Python 脚本
python <python_script.py>- 下载文件
aria2c <url> -c -x <thread_count> -d <dir> -o <output_file_name>- 更新 uv
Update-uv- 更新 Aria2
Update-Aria2- 列出 SD-Trainer Installer 内置命令
List-CMD- 检查 SD-Trainer Installer 更新
Check-SD-Trainer-Installer-UpdateKohya GUI 也可以用于模型训练。做完环境配置的步骤并将 SD-Trainer Installer 下载下来后，使用代码编辑器（不建议使用 Windows 记事本）编辑sd_trainer_installer.ps1，搜索以下内容。
$SD_TRAINER_REPO = "https://github.com/Akegarasu/lora-scripts"找到这行代码后将该行代码改成下面的。
$SD_TRAINER_REPO = "https://github.com/bmaltais/kohya_ss"python gui.py `$args.ToString().Split()找到这行代码后将该行代码改成下面的。
python kohya_gui.py `$args.ToString().Split()Set-Location `"`$PSScriptRoot/lora-scripts/scripts`"
找到这行代码后将该行代码改成下面的。
Set-Location `"`$PSScriptRoot/lora-scripts/sd-scripts`"
Set-Location "$PSScriptRoot/SD-Trainer/lora-scripts/scripts"
找到这行代码后将该行代码改成下面的。
Set-Location "$PSScriptRoot/SD-Trainer/lora-scripts/sd-scripts"
修改完成后保存sd_trainer_installer.ps1并运行。
Note
Kohya GUI 默认为英文界面，并且启动后默认不会自动调用浏览器打开界面，可以在launch.ps1所在位置创建一个launch_args.txt文件并打开，填入以下启动参数。
--inbrowser --language zh-CN
保存后使用launch.ps1启动 Kohya GUI 时将自动调用浏览器打开界面并设置界面为中文。
Warning
如果通过 get_sd_trainer_installer.ps1 下载最新的 SD-Trainer Installer 来更新管理脚本，需要再次编辑 sd_trainer_installer.ps1，按照上方的步骤修改代码，再运行，以保证更新后的管理脚本能够正常的在 Kohya GUI 上运行。