torch_dtype=torch.float16,safety_checker=None)pipe=pipe.to("cuda")lora_path="<path/to/lora.safetensors>"pipe.load_lora_weights(lora_path)seed=int.from_bytes(os.urandom(2),"big")generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)image=pipe(prompt="(masterpiece),(best quality),(ultra-d...
pip install diffusers 二、下载CivitAI Lora模型 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...
完成checkpoint模型的转化后,我们可能还需要依赖lora,做lora的转化。 代码语言:shell 复制 python ~/diffusers/scripts/convert_lora_safetensor_to_diffusers.py--base_model_pathdreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0--checkpoint_path./airfryer.safetensors--dump_path./airfryer 其中, --base_model_path基于diffuse...
git clone https://github.com/huggingface/diffusers 4、在Civitai上找到想要的模型(checkpoit或者lora),注意看Base Model是不是SD模型,然后对着下载按钮右键==》复制链接地址 5、在colab上下载Civitai模型,替换下复制的下载链接 !wget-O test_model.safetensors $(curl https://civitai.com/api/download/models...
与大型语言模型一样,事实证明,可以使用 LoRA 向原始预训练权重添加修正,而不是直接对其进行微调,从而制作自定义稳定扩散模型! 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...
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...
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 模型的安全张量的形式)加载到扩散器管道中,从而允许原始预训练权重无法使用的自定义输出。 在此示例中,我将使用自定义检查点(本文中的Meichidark_Mix_V3.5)代替原始稳定扩散...
SD WebUI权重泛指AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui可以识别并加载的权重,常见格式为.ckpt/.safetensors,从civitai下载下来的都是Diffusers权重指用diffusers库训练后保存的权重或可以用DiffusionPipeline.from_pretrained接口加载的权重,常见格式为一个文件夹 Diffusers权重 ⇒ SD WebUI权重 Diffusers库提供了各种微调...
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_pa...
Provide a simple hacky way to feed LoRA weights during the LoRA loading stage. References [1] Hugging Face, Low-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA),https://huggingface.co/docs/diffusers/training/lora [2] LowRA,https://civitai.com/models/48139/lowra ...