在 Kohya 使用多解析度訓練,在 datasets 的配置上可以採用以下規則:
解析度 | 說明 |
---|---|
[1024, 1024] |
訓練內容可以是全部的訓練子集 |
[768x 768] |
剔除 訓練目標偏小的訓練子集 |
[512, 512] |
僅保留 訓練目標最大的訓練子集 |
同時,每一個 datasets 都可以配置不同的 batch_size
以及訓練集圖片的重複次數 num_repeats
。
訓練集圖片重複次數的邏輯跟以往訓練的數據平衡概念差不多。
而執行的 batch_size
可以在最小解析度中開高一點(使用 2 ~ 4
),對於小圖面內容的穩定性可以增加。