Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难，这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA，在自定义数据集上微调模型要容易得多。Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本，可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。这里展示...
5.5 使用LoRA进行高阶参数微调生成精细图像书名: AI创意绘画与视频制作:基于Stable Diffusion和ControlNet作者名: 马健健编著本章字数: 1815字更新时间: 2024-12-31 20:50:08首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读
Stability AI推出SDXL |#AIStability AI推出Stable Diffusion XL(SDXL)1.0:开源文本到图像生成模型的重要迭代,SDXL 1.0通过API对外提供访问,在Clipdrop和DreamStudio等应用中都可以使用SDXL 1.0有以下几项主要改进: 生成概念与风格更具挑战 SDXL 1.0可以生成任何艺术风格下高质量、逼真效果的图像。用户无需特定"灵感...
在微调 Stable Diffusion 的情况下,LoRA 可以应用于将图像表示与描述它们的提示相关联的交叉注意层。下图的细节 (摘自Stable Diffusion 论文) 并不重要,只需要注意黄色块是负责建立图文之间的关系表示就行。 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名@cloneofsimo) 是第一个提出适用于 Stable Diffusion 的 LoRA 实现的...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧...
使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧...