https://hf.co/thibaud/controlnet-sd21-color-diffusers 构建你自己的数据集: 当生成条件确定好后,就该构建数据集了。你既可以从头构建一个数据集,也可以使用现有数据集中的数据。为了训练模型,这个数据集需要有三个维度的信息: 图片、作为条件的图片,以及语言提示。 训练模型: 一旦数据集建好了,就可以训练模型...
随着AI技术的飞速发展,文本到图像的生成技术日益成熟,其中Diffusers库因其易用性和高效性而备受青睐。而ControlNet作为图像生成领域的一项创新技术,能够基于特定条件(如边缘、分割图等)引导图像生成过程,极大地丰富了图像创作的可能性。本文将详细介绍如何使用Diffusers库来训练你自己的ControlNet模型,实现个性化的图像生成。
一、ControlNet模型架构ControlNet的核心思想是通过预测任务相关的控制信号来指导模型的学习。在diffusers框架中,可以使用已有的ControlNet架构,也可以根据任务需求自定义模型架构。ControlNet通常由编码器、控制模块和解码器三个部分组成。编码器用于提取输入图像的特征,控制模块根据任务需求设计,解码器则将控制信号和编码器提...
使用diffusers 训练你自己的 ControlNet 环境 Linux Ubuntu 18.04.4 LTS conda 虚拟环境 Python 3.8.17 torch 1.10.1+cu111 环境配置踩坑 踩坑1:setuptools版本过高 在ControlNet 训练官方参考文献中安装包默认都是最新版本的包,但是在我运行代码时遇到的报错如下: AttributeError: module 'distutils' has no attrib...
LoRA、ControlNet、T2I-Adapter 到 diffusers 的全适配方案 LoRA for diffusers 本方案是为了在 diffusers 框架,即基于 diffusers 训练保存的模型中,灵活嵌入各种格式的 LoRA 权重。由于 LoRA 的训练通常冻结 base model,因此可以作为可插拔模块轻松嵌入已有模型,作为风格或 IP 条件约束。LoRA 本身是一种通用的训练技巧...
感觉把简单的事情整得太复杂了,直接用丹炉炼制数字分身不更方便吗?或者用虚幻引擎的MetaHuman创建一个3D人脸,操作更容易、流程更简单、效果更逼真。 Hugging Face:使用 diffusers 训练你自己的 ControlNet 🧨 发布于 2023-08-13 12:55・IP 属地北京
训练具体怎么做 首先我们安装各种依赖: pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb huggingface-cli login wandb login 然后运行这个脚本train_controlnet.py !accelerate launch train_controlnet.py \ ...
训练具体怎么做 首先我们安装各种依赖: pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb huggingface-cli login wandb login 然后运行这个脚本train_controlnet.py !accelerate launch train_controlnet.py \ ...
训练具体怎么做 首先我们安装各种依赖: pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb huggingface-cli login wandb login 然后运行这个脚本train_controlnet.py !accelerate launch train_controlnet.py \ ...
https://hf.co/thibaud/controlnet-sd21-color-diffusers 构建你自己的数据集: 当生成条件确定好后,就该构建数据集了。你既可以从头构建一个数据集,也可以使用现有数据集中的数据。为了训练模型,这个数据集需要有三个维度的信息: 图片、作为条件的图片,以及语言提示。