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...
另外从set_adapters层层深入,最后看到调用了PEFT库里的函数,而从这个函数可以发现,跟训练过程一样,alpha / rank 会作为一项系数,并且再乘以推理过程中指定的LoRA scale作为最终的LoRA系数。 因此,真相便是,sd-scripts训练后的权重文件中保存了alpha值,并且在推理过程中被读取并作用于LoRA缩放,而diffusers训练后的权重文...
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.....
LoRA缩放值决定了LoRA对生成图像效果的影响程度。我们采用0.7的LoRA缩放值,以确保效果较为显著但不至于过于强烈。 # 指定 lora .safetensors 路径、适配器名称和缩放比例。 lora_paths = ["tangbohu-line_1.0.safetensors"] lora_adapter_names = ["tangbohu-line"] lora_scales = [0.7] # 重新初始化。 te...
lora_scale:Optional[float] =None, **kwargs,):# 定义弃用消息,提醒用户此方法将在未来版本中删除deprecation_message ="`_encode_prompt()` is deprecated and it will be removed in a future version. Use `encode_prompt()` instead. Also, be aware that the output format changed from a concatenated...
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_...
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-...
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...
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。
SD3 的 Dreambooth 和 LoRA 训练脚本 SD3 新特性 模型 作为一个隐变量扩散模型,SD3 包含了三个不同的文本编码器 (CLIP L/14、OpenCLIP bigG/14和T5-v1.1-XXL) 、一个新提出的多模态 Diffusion Transformer (MMDiT) 模型,以及一个 16 通道的 AutoEncoder 模型 (与Stable Diffusion XL中的类似)。