在进行LoRa模型的训练时，我们需要确定训练所需的图片数量。根据已知信息，LoRa的训练需要至少1500步，而每张图片至少需要进行100步的训练。因此，我们需要计算出所需的图片数量，并根据数量来命名文件夹。
如果我们有15张或更多的图片，我们需要在文件夹名称中加上”100_Hunzi”。这是因为每张图片至少需要100步的训练，而我们有足够的图片数量来满足训练需求。例如，如果我们有15张或更多的图片，文件夹的名称应为”100_Hunzi”。
然而，如果我们的训练图片数量不足15张，比如只有10张，我们就需要进行调整。根据计算，我们需要确保总的训练步数达到1500步，所以我们需要将文件夹名称改为”150_Hunzi”。这样，每张图片仍然会进行100步的训练，但是我们需要更多的步数来达到总的训练步数要求。
总结来说，确保训练所需的图片数量和总的训练步数之间的匹配是非常重要的。如果我们有足够的图片数量，我们可以按照每张图片100步的训练来命名文件夹。但是，如果图片数量不足，我们需要根据总的训练步数来调整文件夹名称，以确保训练的完整性和有效性。
通过合理计算和命名文件夹，我们可以确保LoRa模型的训练过程顺利进行，并获得准确的结果。
原创文章，作者：SD中文网，如若转载，请注明出处：https://www.stablediffusion-cn.com/sd/sd-knowledge/1063.html
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