VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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@@ -2,7 +2,8 @@ __由于文档正在更新中，描述可能有错误。__
# 关于本学习文档，通用描述 # 关于本学习文档，通用描述
本库支持模型微调(fine tuning)、DreamBooth、训练LoRA和文本反转(Textual Inversion)（包括[XTI:P+](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/327) 本库支持模型微调(fine tuning)、DreamBooth、训练LoRA和文本反转(Textual Inversion)（包括[XTI:P+](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/327)
）本文档将说明它们共同的学习数据准备方法和选项等。 ）
本文档将说明它们共同的学习数据准备方法和选项等。
# 概要 # 概要
@@ -671,7 +672,7 @@ python finetune\make_captions.py --batch_size 8 ..\train_data
默认情况下，会生成扩展名为 .caption 的字幕文件。 默认情况下，会生成扩展名为 .caption 的字幕文件。
![captionが生成されたフォルダ](https://user-images.githubusercontent.com/52813779/208908845-48a9d36c-f6ee-4dae-af71-9ab462d1459e.png) ![caption生成的文件夹](https://user-images.githubusercontent.com/52813779/208908845-48a9d36c-f6ee-4dae-af71-9ab462d1459e.png)
例如，标题如下： 例如，标题如下：
@@ -750,7 +751,7 @@ python tag_images_by_wd14_tagger.py --batch_size 4 ..\train_data
``` ```
模型文件将在首次启动时自动下载到 wd14_tagger_model 文件夹（文件夹可以在选项中更改）。它将如下所示。 模型文件将在首次启动时自动下载到 wd14_tagger_model 文件夹（文件夹可以在选项中更改）。它将如下所示。
![ダウンロードされたファイル](https://user-images.githubusercontent.com/52813779/208910447-f7eb0582-90d6-49d3-a666-2b508c7d1842.png) ![下载文件](https://user-images.githubusercontent.com/52813779/208910447-f7eb0582-90d6-49d3-a666-2b508c7d1842.png)
在与教师数据图像相同的目录中创建具有相同文件名和扩展名.txt 的标记文件。 在与教师数据图像相同的目录中创建具有相同文件名和扩展名.txt 的标记文件。
![生成的标签文件](https://user-images.githubusercontent.com/52813779/208910534-ea514373-1185-4b7d-9ae3-61eb50bc294e.png) ![生成的标签文件](https://user-images.githubusercontent.com/52813779/208910534-ea514373-1185-4b7d-9ae3-61eb50bc294e.png)
@@ -800,8 +801,8 @@ __* 每次重写 in_json 选项和写入目标并写入单独的元数据文件
同样，标签也收集在元数据中（如果标签不用于学习，则无需这样做）。 同样，标签也收集在元数据中（如果标签不用于学习，则无需这样做）。
``` ```
python merge_dd_tags_to_metadata.py --full_path <教師データフォルダ> python merge_dd_tags_to_metadata.py --full_path <教师资料夹>
--in_json <要读取的元数据文件名> <書き込むメタデータファイル名> --in_json <要读取的元数据文件名> <要写入的元数据文件名>
``` ```
同样的目录结构，读取meta_cap.json和写入meta_cap_dd.json时，会是这样的。 同样的目录结构，读取meta_cap.json和写入meta_cap_dd.json时，会是这样的。