Embedding训练
选择训练用的base模型
创建Embeding
- 输入名称（可以随意定制）；
- 初始化文字（输入与训练数据相似的prompt）；
- 词元向量数-Embeding在提示词中所占向量空间，越大Embeding的表达能力越强，训练数据小于100张时不要大于3；
输入训练参数
- 选择Embeding
- 输入数据集的网盘路径
- 提示词模板文件（人/物-subject_filewords.txt，风格-style_filewords.txt）
进行训练
等待训练结束
中止训练
选择【中止】后会停止训练，并保存在预设目录下
使用模型
选中原模型，在正向描述词中输入Embeding名称，即可生成图片，初步效果如下
训练不充分，效果较差，但是流程已跑通（训练数据5张图片，步数为1000左右，正常训练步数在10000以上，图片越多越好，需要根据训练数据大小调整）
