生成的图像将具有中国山水画的特征,如笔墨技巧、构图等。 通过以上步骤,我们就可以利用PPDiffusers工具包中的DreamBooth LoRA微调方法来生成具有中国山水画风格的图像。需要注意的是,这只是一个基本的介绍和示例,实际应用中可能还需要进行更多的调整和优化。希望本文能对读者在利用人工智能技术生成中国山水画风格图
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...
diffusers和sd-scripts是两个常用的文生图模型工具库,分别使用两个库训练LoRA,对齐数据与LoRA参数(rank, alpha),推理时发现训练出来存在比较大的效果差异。 目录 两个库的差异 diffusers:更原子化,方便复现aigc各种算法 sd-scripts:依赖于diffusers的早期版本,针对模型微调做了深度定制,实现了大量实用的工具,例如对capt...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种用于高效微调大型语言模型的技术。在文本生成图像领域,LoRA同样适用。与传统的微调方法相比,LoRA只需要更新模型中的一小部分参数,而不是整个模型。这使得LoRA在保持模型性能的同时,显著减少了计算资源和时间成本。 通过LoRA技术,你可以在保持Diffusers模型性能的同时,对其进行快速和高效的...
checkpoint和lora格式转换 将大模型 dreamlikePhotoreal20_dreamlikePhotoreal20.safetensors 和lora airfryer.safetensors(此lora是我训练的一个lora) 上传到sd用户的~/model目录中。 在~/model目录中,命令行执行如下命令,将stable diffussion的checkpoint模型转化为可以在diffusers中可以使用的模型。
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。
基于PPDiffusers 训练DreamBooth LoRA微调生成中国山水画风格【livingbody/Chinese_ShanShui_Style】 本教程将从以下两个方面带领大家熟悉整个流程。 1. 准备工作 1.1 环境安装 1.2 Hugging Face Space 注册和登录 2. 如何训练 2.1 上传图片 2.2 训练参数调整 2.3 挑选满意的权重上传至Huggingface 2.4 再生成一张 ...
在 SD3.5-large 上使用量化策略训练 LoRA 借助 bitsandbytes 和 peft ，我们可以在消费级显卡 (24GB 显存) 上微调像 SD3.5 这样的大模型。我们提供的SD3 训练脚本可以在这里用来训练 LoRA，使用如下命令即可:https://hf.co/blog/zh/sd3#使用-dreambooth-和-lora-进行微调 accelerate launch train_dreambooth...
我们下载并使用了Tangbohu 线条微调 LoRA,这款 LoRA 主要用来加强线条,同时尽量保持原图的视觉效果。使用它应该能生成对比度更高、细节更细腻的图片,比基础模型更佳。 保持其他设置和参数与上述相同,我们重新初始化图像生成管道流程,使用下载的LoRA文件的路径、LoRA适配器名称和LoRA缩放值。LoRA缩放值决定了LoRA对生成图...
对LoRA 的支持 对扩散模型的微调是昂贵,且超出客户端 GPU 能力的。我们添加了低秩适应 (Low-Rank Adaptation, LoRA,是一种参数高效的微调策略) 技术来填补此空缺,你可以更快速地以更少内存地微调扩散模型。最终的模型参数和原模型相比也十分轻量,所以你可以容易地分享你的个性化模型。欲了解更多,请参阅我们的 文...