pipe.fuse_lora(lora_scale = lsc) 一旦将检查点和 LoRA 添加到管道中,就可以像往常一样使用提示和负提示生成图像,并可以使用所有其他花哨的功能,例如 CLIP 跳过、调度程序、提示嵌入等! 用于生成以下示例输出的 Python 代码可通过我的 GitHub 存储库中的Text2ImagePipe 类获得。 示例输出如下图所示: 虽然第一行...
ldir, lsc in zip(lora_dirs, lora_scales): # Iteratively add new LoRA. pipe.load_lora_weights(ldir) # And scale them accordingly. pipe.fuse_lora(lora_scale = lsc) 一旦将检查点和 LoRA 添加到管道中,就可以像往常一样使用提示和负提示生成图像,并可以使用所有其他花哨的功能,例如 CLIP 跳过、调度...
导入替换示例文档字符串的函数scale_lora_layers,# 导入用于缩放 Lora 层的函数unscale_lora_layers,# 导入用于取消缩放 Lora 层的函数)from...utils.torch_utilsimportrandn_tensor# 从工具模块导入生成随机张量的函数from..pipeline_utilsimportDiffusionPipeline, StableDiffusionMixin# 从管道工具模块导入相关类from.....
深度学习fromtransformersimportCLIPTextModel, CLIPTokenizer# 从 transformers 库导入 CLIP 模型和分词器from...loadersimportStableDiffusionLoraLoaderMixin, TextualInversionLoaderMixin# 导入加载器混合类from...modelsimportAutoencoderKL, UNet3DConditionModel# 导入模型类from...models.loraimportadjust_lora_scale_text...
然后,加载 LoRA 权重并将其与原始权重融合。lora_scale参数与上面的cross_attention_kwargs={"scale": 0.5}类似,用于控制多大程度上融合 LoRA 的权重。融合时一定要主要设置好这个参数,因为融合后就无法使用cross_attention_kwargs的scale参数来控制了。
LoRAhttps://hf.co/blog/loraDreamBoothhttps://dreambooth.github.io/minRFhttps://github.com/cloneofsimo/minRF/ 如果需要使用该程序，首先需要确保各项设置都已完成，同时准备好一个数据集 (比如这个)。你需要安装 peft 和 bitsandbytes ，然后再开始运行训练程序:这个https://hf.co/datasets/diffusers/dog-...
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_lora_sd3.py \ --pretrained_model_...
LoRA适配器通过在训练好的扩散模型中插入新权重参数，仅更新这些参数，实现快速训练和小权重产出。LoRA适配器可以与Dreambooth等技术结合使用。加载LoRA示例：首先加载pipeline，确定提示，观察底模生成效果。使用load_lora_weights方法加载示例LoRA：ostris/super-cereal-sdxl-lora，指定权重文件名，生成效果显著...
pipe.unload_lora_weights()lora_path="<path/to/lora.safetensors>"lora_w=0.5pipe._lora_scale=lora_w state_dict,network_alphas=pipe.lora_state_dict(lora_path)forkeyinnetwork_alphas:network_alphas[key]=network_alphas[key]*lora_w#network_alpha = network_alpha * lora_wpipe.load_lora_into_un...
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