使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及lora Diffusers(https://huggingface.co/docs/diffusers/index)是一个先进的预训练扩散模型库,用于生成图像、音频甚至分子的三维结构。它提供了人工智能推理和训练领域易于使用且高度可定制的模块化工具箱。 虽然Stable DiffusionWebUI同样在生成高质量图像方面非常强大,但数据科学家...
最后使用 Real-ESRGAN 来升级扩散管道的输出。 完整的管道已作为 Jupyter 笔记本发布在我的GitHub 存储库。 原文链接:Using Civitai Models with Diffusers BimAnt翻译整理,转载请标明出处
使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及LoRA(二) 背景 上一篇《使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及LoRA》使用了Diffusers的脚本将C站(civitai)的checkpoint及LoRA转化成Diffusers可以识别的格式,然后供Diffusers使用。 lora方面,上篇的方法有这样几个问题: 必须将LoRA下载下来,基于checkpoint和LoRA文件离线转化为几个G...
Lora模型是CivitAI开发的一种轻量级文本生成模型,它基于Transformer架构,并采用了多种优化技术来提高生成效率。Lora模型的特点是速度快、内存占用小,同时保持了较好的生成质量。这使得Lora模型在文本生成领域具有很高的实用价值。 接下来,我们将介绍如何在Diffusers库中使用CivitAI的Lora模型进行文本生成。以下是一个简单的...
首先,您需要下载CivitAI Lora模型。您可以从CivitAI的官方网站或其他可信来源获取模型文件。通常,模型文件会以.pt或.pdparams格式提供,具体取决于您选择的框架(PyTorch或PaddlePaddle)。 下载模型文件后,将其保存在您的本地文件系统中,并记下其文件路径,以便在加载模型时使用。 三、加载模型 在Diffusers库中,您可以使...
1、实验室有一台带显卡的机器,能访问huggingface但访问不了Civitai,而Civitai上的模型多是webui训练来的也不能直接用到diffusers框架上,于是需要利用Colab把Civitai上的模型转化成diffusers可用再上传到huggingface上,再下载到本地。 2、google colab上新建一个笔记本,再选 修改==》笔记本设置==》硬件加速器把GPU选...
在之前的文中,我们讨论了如何使用[diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/en/index)Python 包通过稳定扩散图像生成的管线来使用CivitAI 模型检查点生成图像。我们进一步探讨了如何使用CivitAI LoRAs来定制和提升扩散模型的输出。 稳定的扩散管道极具可定制性,除了LoRAs以外,还可以使用其他适配器,如DreamBooth...
首先是 LoRA 权重的嵌入，目前 Civitai 平台上提供的权重主要以 ckpt 或 safetensors 格式存储，分以下两种情况。（1）Full model（base model + LoRA 模块）如果 full model 是 safetensors 格式，可以通过以下 diffusers 脚本转换 python ./scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint...
使用LoRA 允许普通用户在无需访问高性能计算资源的情况下更轻松地使用硬件和时间尺度训练自定义稳定扩散模型,并导致在 CivitAI 等网站上免费共享的自定义“LoRA”模型激增! 3、在Diffusers中使用 LoRA 为了使用带有扩散器的 LoRA 生成图像,您需要下载原始预训练权重以及 LoRA 权重。然后将两个权重(通常以 CivitAI 模...
这个lora的主页是:civitai.com/models/5407 它的触发词是:botw style 夏天到了,我们让塞尔达公主吃一个冰淇淋吧~ paddle.seed(471778443) prompt = "((masterpiece)) <lora:botw_style_offset:1>, botw style, princess zelda, 1girl, bangs, blonde hair,\ black suit, hair ornament, bare shoulders...