Kohya_SS项目中仅训练UNet模型的GUI配置方法

在Kohya_SS这个深度学习训练工具中，用户经常需要针对不同需求调整模型训练策略。本文将详细介绍如何通过图形用户界面(GUI)配置仅训练UNet模型的方法。

背景知识

UNet是一种常用于图像分割任务的卷积神经网络架构，在Kohya_SS项目中，它通常与文本编码器(TE)一起组成完整的模型结构。但在某些应用场景下，我们可能只需要微调UNet部分，而保持文本编码器不变。

GUI配置步骤

1. 打开训练参数界面：在Kohya_SS的GUI中找到训练参数设置部分

2. 定位学习率设置：寻找与文本编码器(TE)相关的学习率参数

3. 调整TE学习率：将文本编码器的学习率(TE LR)设置为0

4. 自动参数转换：系统会自动识别这一设置，并将训练模式切换为仅训练UNet

技术原理

当TE学习率设为0时，Kohya_SS后台会自动处理以下逻辑：

• 文本编码器的权重将被冻结，不参与梯度更新
• 所有训练资源将专注于优化UNet部分的参数
• 相当于在脚本中设置了"network_unet_only=1"参数

注意事项

1. 这种方法比直接修改脚本更安全，避免了参数配置错误的风险
2. 适用于需要保持文本编码器不变，仅优化图像生成能力的场景
3. 训练过程中可以观察到UNet部分的损失函数变化，而TE相关指标保持不变

适用场景

• 当文本编码器已经训练得很好，只需调整图像生成部分时
• 资源有限情况下，希望集中计算资源优化UNet时
• 进行对比实验，单独测试UNet性能时

通过这种GUI配置方法，用户可以轻松实现仅训练UNet的目标，而无需深入了解底层脚本参数，大大降低了使用门槛。