0.1 的结果与 1e-4 的结果基本相同,我必须升到 10+ 才能看到任何效果。我认为这可能与更长时间的训练运行更相关,但在这种短期微调方案中,你可以将其保留为默认值,或者完全禁用它,这无关紧要。增加权重衰减在所有方面都是有害的,并且 SGD 也是如此。 ## 数据集 到目前为止,我们已经看到,像优化器选择和可训...
AnimateDiff 设计了3个模块来微调通用的文生图Stable Diffusion预训练模型, 以较低的消耗实现图片到动画生成。 论文名:AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning 三大模块: 视频域适应模块(Domain-Adapter):即让SD时应生成视频相关的内容 动作学习模块(Motion-Mo...
Textual Inversion和DreamBooth都是想找到一个稀有的标记与特定的物体或者风格绑定,让模型看到这个标记就会生成对应的图片。Textual Inversion只训练文本编码器,参数量非常少且训练速度快,而DreamBooth是全参数微调,训练成本高,当然效果也会更好。 DreamBooth的效果说好确实好,角色特征说像也确实像,但是就是模型太大了点...
关于如何训练 SDXL 的 lora,有很多细节,但对于大型 SDXL 微调是如何训练的,详细信息少之又少。我最近发布了一个大型 SDXL 微调模型,使用了 150 万张图像、3000 万个训练样本,在一台配备 8 张 H100 显卡的机器上花了 5 天时间。因此,我在这里分享所有的训练细节,以帮助社区。 微调SDXL bigASP 是在大约 ...
全参微调。即对模型中的所有可训练参数进行微调。是一种在预训练模型基础上优化以及调整模型行为的有效手段。这种方法能够在保证训练效率的显著提升模型在特定任务上的表现,尤其是在数据资源相对稀缺或应用需求特定的场景中。 SD全参微调地过程并非一帆风顺。在实际应用中,参数地选择、训练策略、损失函数的定义以及硬件...
一键部署Kohya_ss 微调SD模型 更新时间:2024-11-27 Kohya_ss主要用于训练图像生成模型,提供用于模型训练的WebUI可视化界面。在AI绘画场景中,您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion(SD)服务,作为辅助模型,以提升SD绘画的效果。 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或...
LoRA进行SDXL 0.9 Dreambooth微调需要0.19.0.dev0及以上版本的diffusers 还有一些其他的依赖包：pip install invisible_watermark transformers accelerate safetensors 然后就是进行配置，在终端上执行如下命令配置accelerate:accelerate config 使用以下设置在单个GPU上进行混合精度的训练:---In which compute environment ...
微调SD模型,球鞋新设计! 最近尝试用DreamBooth来微调SD模型,专门针对那些采用一体化成型工艺的球鞋,比如那些超火的拖鞋和洞洞鞋。这类鞋款的设计大多依靠外形轮廓和表面肌理来区分,避免了图像学习对复杂结构把握的短板。通过将3D打印和发泡成型的鞋款特有的一体化工艺和外观特征当作“画风”迁移到其他鞋款上,我们可以看...
探秘SD微调,三法齐发! 🔍 想要掌握Stable Diffusion的微调技巧吗?这里有三种强大的方法供你探索: 1️⃣ Dreambooth魔法:通过微调整个网络层的权重,将你的图像直接融入Stable Diffusion的世界。首先,复制源模型并进行微调,以形成全新的模型。注意,这可能需要大量的VRAM,但优化后,16GB显存就足够了。 2️⃣ Lo...
不过整体来看，网上发布的微调 SD 模型主要分 2 类：一类是让 SD 认识特定风格，比如 Openjourney、Lexica 的 Aperture 模型；另一类是让 SD 认识特定人物或物品，比如海外火爆的 AI 绘画产品 Lensa，就是让用户上传自己的照片，微调模型后生成 100 张风格各异、同时与用户本人脸部相似的图片。让 AI 学习风格 +...