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...
fromm_uiimportgui_img2img# 图生图display(gui_img2img.gui)# 生成的图片自动保存到左侧的 data/txt2img 的文件夹里# ControlNet模型路径可用这三个: lllyasviel/sd-controlnet-canny lllyasviel/sd-controlnet-openpose lllyasviel/sd-controlnet-dept# lora 文件放到 outputs/lora目录中,下载了新lora后需要...
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 AI代码解释 python ~/diffusers/scripts/convert_lora_safetensor_to_diffusers.py--base_model_pathdreamlike-art/...
6、在diffusesrs可以看到一些转化的脚本,本次仅用到转化checkpoit和lora的脚本,视Civitai的模型类型而定,如果是lora模型的话需要指定一个基本模型,一般都是sd1.5 #checkpoit!python ./diffusers/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path ./test_model.safetensors --dump_path...
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...
在Diffusers库中卸载LoRA(Low-Rank Adaptation)模型,通常意味着你需要移除已经加载的LoRA权重,或者卸载包含LoRA权重的特定模型。以下是一些步骤和代码示例,帮助你完成这个过程: 1. 移除已加载的LoRA权重 如果你已经使用pipeline.load_lora_weights()方法加载了LoRA权重,并且想要移除这些权重,你可以通过重新加载原始模型权重...
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 python./scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path xxx.safetensors --dump_path save_dir --from_safetensors...
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
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...
): # 0. Default height and width to unet height = height or self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor width = width or self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor # to deal with lora scaling and other possible forward hooks # 1. Check inputs. Raise error if ...