首先点击右上角的头像，在弹出的下拉框中选择我训练的模型，进入训练中心。
如果之前有训练过模型，这里会看到许多训练任务。然后选择在线训练按钮进行一次训练。
左侧是数据集窗口，默认没有任何数据。您可以上传一些图片作为数据集，或者上传一个数据集压缩包，压缩包可以包含标注文件，格式和kohya-ss一样，每个图片文件对应一个同名的标注文件txt。
右边的模型主题中可以选择二次元人物、真实人物、2.5D、标准以及自定义。
训练混元模型这里我们选择标准，在使用底模中选择混元1.2模型。
混元模型使用了40depth的块，所以非常大，训练相对速度较慢，需要更高的学习率，默认使用4e-4，默认单张图片重复次数5，优化器AdamW。
基础模式下参数选择，推荐单张图片重复次数5，轮数为16。
上传一个处理好的数据集后，如果你的数据集标注中有人物名，可以不写触发词。否则你应该给你的模型起一个简单的触发词，例如人物名称或者风格名称。
接着从数据集中选择一个标注文件作为预览提示词。
如果你想使用专业模式，选择右上角按钮切换到专业模式。
专业模式推荐学习率翻倍，然后使用cosine_with_restarts学习率调度器，优化器选择AdamW或者AdamW8bit。
开启打乱标签(shuffle)，并且保持第1个token(如果你有一个人名触发词在第一个)
关闭噪声偏移功能，卷积DIM和Alpha可以选择8和1。
在样图设置中追加填写反向提示词，接下来就可以开始训练了。
在训练队列中，你可以看到当前loss值变化表以及每轮epoch产生的4张样图。
最后可以选择效果最好的epoch下载到本地或者直接在tensorart上发布。
