LoRA (Low-Rank Adaptation) ist eine Methode, um bestehende KI-Modelle mit eigenen Bildern zu trainieren. Ich erkläre hier die Grundlagen und welche Tools ihr braucht. Hat jemand eigene LoRAs trainiert und kann Erfahrungen teilen?
Wichtig beim Training: Die Bildbeschreibungen (Captions) sind entscheidend! Nutzt BLIP oder WD-Tagger für automatische Captions und passt sie dann manuell an. Beschreibt genau, was in jedem Bild zu sehen ist, außer dem Trainingssubjekt selbst.
Ich nutze Kohya_ss für mein LoRA-Training. Die Oberfläche ist benutzerfreundlich und bietet alle wichtigen Einstellungen. Für ein gutes Ergebnis braucht man ca. 15-30 Bilder des Subjekts in verschiedenen Posen und Beleuchtungen.
Mein Tipp für die Trainingsparameter: Startet mit einer Learning Rate von 1e-4, Batch Size 1, und trainiert für 1500-2000 Steps. Das funktioniert für die meisten Anwendungsfälle.
