1、LoRA:一种更简单的 LLM 微调方法 大型语言模型往往包含大量参数。例如,GPT-3 有1750 亿个参数。由于规模如此之大,大型语言模型往往很难训练或微调。因此,LoRA 最初是为了使大型语言模型的微调变得更容易而开发的。 使用LoRA(图形的橙色部分),只需要对原始预训练权重(图形的蓝色部分)进行较小尺寸的校正,从而使...
pythontrain_dreambooth_lora.py\--pretrained_model_name_or_path="Linaqruf/anything-v3.0"\--instance_data_dir="/home/aistudio/TRAINIMG"\--output_dir="/home/aistudio/dream_lora_outputs"\--instance_prompt="a photo of CUTEGIRL"\--resolution=512\--train_batch_size=1\--gradient_accumulation_...
在Diffusers库中,您可以使用AutoModelForCausalLM或AutoModelForSeq2SeqLM类来加载CivitAI Lora模型。具体取决于您的应用场景,您可以选择适合您的模型类。 以下是一个加载CivitAI Lora模型的示例代码: from diffusers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 指定模型名称和文件路径 model_name = "civitai/lora...
详见:https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py 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/dreamli...
来自LoRA 的权重 然后与主检查点模型权重 W 合并。 将LoRA 权重与检查点权重合并 要删除 LoRA 权重, 我们需要负 -α 来删除 LoRA 权重, 或重新创建pipeline。 使用LoRA 的另一种方法是修改执行模块转发过程的代码, 并在计算文本嵌入和注意力分数期间引入 LoRA 权重。
1. 一键体验文生图、图生图能力,新增ControlNet支持,新增Lora权重调整 2. 新增图生图批量处理,oponpose 预处理 - 飞桨AI Studio
需要对diffusers lora训练参数进行调整,以达到最优的训练效果。 三、如何调整diffusers lora训练参数? 1. 学习率 学习率是影响模型训练效果的重要参数之一。在diffusers算法中,学习率的设置通常会影响模型的收敛速度和稳定性。一般来说,合适的学习率能够使模型在训练过程中稳定地收敛到局部最优解,而过大或者过小的...
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/94081) ...
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...
【300%加速LoRA推理】 - 利用Diffusers动态加载卸载LoRA适配器的特性,实现对多个LoRA模型的高效推理。 - LoRA适配器体积小,加载卸载非常快速,可以在同一服务中切换适配器。 - 仅保持base模型热启动状态...