输入图像上限和edit1.1lora训练损失基本看不出下降趋势

[OO848]

1、想确认一下输入图像上限（edit1.1）
2、我在使用开源的代码进行lora（在示例脚本上我只改了调度器"cosine"），但无论该还是没改，训练的时候发现损失下降的趋势微乎其微，我的数据集主要是对人像进行编辑，数据的target_image为nanobanana的改图结果。

[Maycbj]

1、想确认一下输入图像上限（edit1.1） 2、我在使用开源的代码进行lora（在示例脚本上我只改了调度器"cosine"），但无论该还是没改，训练的时候发现损失下降的趋势微乎其微，我的数据集主要是对人像进行编辑，数据的target_image为nanobanana的改图结果。

正常的，diffusion模型一般经历了Pretrain阶段后，batch较小(<512张图)的话，Loss下降就很微弱，一直在震荡，但不代表没有学到新数据的分布哈。一般训练lora的loss都是不怎么下降的，可以训练几十个Epoch看下推理结果。

[OO848]

1、想确认一下输入图像上限（edit1.1） 2、我在开源的代码进行lora（在示例脚本上我只改了调度器“cosine”），但无论该还是没改，训练的时候发现损失下降的趋势微乎其微，我的数据集主要是对人像进行编辑，数据的target_image为nanobanana的改图结果。

正常的，扩散模型一般经历了Pretrain阶段后，批量较小（<512张图）时，Loss下降就很微，一直处于震荡，但不代表学到新数据的分布哈。一般训练lora的loss都是不怎么下降的，可以训练几十个Epoch没有看下推理结果。

我想确认下，如果我再进行lora训练的数据中可能存在几种不同的风格，且数据集图片尺寸不一，这种情况模型可以学到东西吗？

[lijing1996]

1、想确认一下输入图像上限（edit1.1） 2、我在开源的代码进行lora（在示例脚本上我只改了调度器“cosine”），但无论该还是没改，训练的时候发现损失下降的趋势微乎其微，我的数据集主要是对人像进行编辑，数据的target_image为nanobanana的改图结果。

正常的，扩散模型一般经历了Pretrain阶段后，批量较小（<512张图）时，Loss下降就很微，一直处于震荡，但不代表学到新数据的分布哈。一般训练lora的loss都是不怎么下降的，可以训练几十个Epoch没有看下推理结果。

我想确认下，如果我再进行lora训练的数据中可能存在几种不同的风格，且数据集图片尺寸不一，这种情况模型可以学到东西吗？

如果你的caption对于不同风格有区分度（最简单的是风格触发词） ，是可以的。图片数量、分辨率够就可以，跟图片尺寸关系不大

[OO848]

1、想确认一下输入图像上限（edit1.1） 2、我在开源的代码进行lora（在示例脚本上我只改了调度器“cosine”），但无论该还是没改，训练的时候发现损失下降的趋势微乎其微，我的数据集主要是对人像进行编辑，数据的target_image为nanobanana的改图结果。

正常的，扩散模型一般经历了Pretrain阶段后，批量较小（<512张图）时，Loss下降就很微，一直处于震荡，但不代表学到新数据的分布哈。一般训练lora的loss都是不怎么下降的，可以训练几十个Epoch没有看下推理结果。

我想确认下，如果我再进行lora训练的数据中可能存在几种不同的风格，且数据集图片尺寸不一，这种情况模型可以学到东西吗？

如果你的caption对于不同风格有区分度（最简单的是风格触发词） ，是可以的。图片数量、分辨率够就可以，跟图片尺寸关系不大

如果数据集里面的数据，风格差异较大的话，应该怎么训练，是可以直接混着训吗

[lijing1996]

1、想确认一下输入图像上限（edit1.1） 2、我在开源的代码进行lora（在示例脚本上我只改了调度器“cosine”），但无论该还是没改，训练的时候发现损失下降的趋势微乎其微，我的数据集主要是对人像进行编辑，数据的target_image为nanobanana的改图结果。

正常的，扩散模型一般经历了Pretrain阶段后，批量较小（<512张图）时，Loss下降就很微，一直处于震荡，但不代表学到新数据的分布哈。一般训练lora的loss都是不怎么下降的，可以训练几十个Epoch没有看下推理结果。

我想确认下，如果我再进行lora训练的数据中可能存在几种不同的风格，且数据集图片尺寸不一，这种情况模型可以学到东西吗？

如果你的caption对于不同风格有区分度（最简单的是风格触发词） ，是可以的。图片数量、分辨率够就可以，跟图片尺寸关系不大

如果数据集里面的数据，风格差异较大的话，应该怎么训练，是可以直接混着训吗

你可以尝试直接混合训练，caption打好就可以