项目分享|SD-Trainer：Stable Diffusion 训练集成工具
在AI绘画席卷全球的今天，Stable Diffusion作为最受欢迎的开源模型，其强大的生成能力令人惊叹。然而，想要训练属于自己的LoRA模型，传统方法需要复杂的环境配置、繁琐的命令行操作和深厚的技术背景，这让无数创作者望而却步。
今天我们要介绍的SD-Trainer（原名LoRA-scripts），正是为了解决这一痛点而生。它是一款专为Stable Diffusion训练设计的图形化工具，将复杂的训练过程简化为几个点击操作，真正实现了"一键训练"的梦想。
SD-Trainer是什么？
SD-Trainer是基于kohya-ss/sd-scripts的LoRA和Dreambooth训练GUI工具。它不仅仅是一个脚本集合，更是一个完整的训练解决方案，包含了预设脚本、一键训练环境和直观的图形界面。
项目的核心理念是：让Stable Diffusion训练变得简单、 accessible to everyone。无论你是专业的AI研究者，还是毫无编程基础的绘画爱好者，都能通过SD-Trainer轻松训练出属于自己的AI模型。
最新推出的Train WebUI更是将体验提升到了新的高度，它被誉为"真正的Stable Diffusion训练工作室"，将所有训练相关功能都集成在了一个统一的Web界面中。
核心创新与优势
1. 全功能一体化WebUI
SD-Trainer的Train WebUI将整个训练流程完美整合：
- 训练配置：直观的参数设置界面，无需记忆复杂命令
- TensorBoard集成：实时监控训练过程和损失曲线
- WD 1.4 Tagger：内置标签生成器，自动为训练图片打标
- Tag Editor：强大的标签编辑器，精细化调整训练标签
2. 极简的安装与部署
相比传统方法需要手动配置Python环境、安装依赖的繁琐过程，SD-Trainer提供了真正的一键安装：
- Windows：运行
install.ps1自动创建虚拟环境并安装所有依赖 - Linux：通过
install.bash完成环境配置 - 国内用户优化：专门提供
install-cn.ps1解决网络问题
3. 跨平台兼容性
项目完美支持Windows和Linux系统，确保不同操作系统的用户都能获得一致的优秀体验。这种跨平台设计在AI工具中尤为难得。
4. 完善的生态工具链
SD-Trainer不仅仅是一个训练工具，更是一个完整的训练生态系统：
- 内置TensorBoard可视化训练过程
- 集成WD 1.4标签器，解决数据标注难题
- 提供标签编辑器，支持训练前的数据预处理
实战指南
环境准备
只需要两个基础依赖：
- Python 3.10
- Git
快速开始
# 克隆项目（包含子模块）
git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts
安装与启动
Windows用户：
# 安装环境
.\install.ps1
# 启动训练GUI
.\run_gui.ps1
Linux用户：
# 安装环境
bash install.bash
# 启动训练GUI
bash run_gui.sh
启动后程序会自动打开http://127.0.0.1:28000，即可开始训练。
高级配置
SD-Trainer提供了丰富的命令行参数满足不同需求：
--host "0.0.0.0" # 允许远程访问
--port 28000 # 自定义端口
--listen # 开启监听模式
--disable-tensorboard # 禁用TensorBoard
--localization "zh-CN" # 中文本地化
传统脚本训练
对于高级用户，SD-Trainer仍保留了传统的脚本训练方式，通过编辑train.ps1或train.sh文件进行更精细的控制。
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项目链接：AladdinEdu-课题广场