Train 步骤: 1、加载dataset 2、创建Unet2DModel类 3、创建调度器scheduler 4、模型训练 训练步骤:huggingface.co/docs/dif 训练手册: LoRa微调 有多种适配器/Adapter(LoRA最流行)以不同风格训练模型,甚至可以组合不同适配器/Adapter来生成图像。 在diffusers中,适配器/Adapter与PEFT集成,并以LoRA为主要的适配器/Ad...
--num_train_epochs:训练轮数,对于LoRA的训练不宜过长,否则容易过拟合 --checkpointing_steps:保存训练权重的间隔 --output_dir:训练后的LoRA权重存放文件夹 经测试,batch_size设置为1时全精度训练占用显存大概26GB 显存占用 5.加载训练好的LoRA权重进行生成 当LoRA模型训练好后,我们可以使用DiffusionPipeline加载预...
本流程简单讲述了如何通过PPdiffusers进行DreamBooth(+Lora)的微调训练并部署。基本上点点鼠标,不太需要改动代码就可以运行,并部署了~ 需要大家亲自动脑子或动手做的地方一共7条: 点击每个代码块进行运行 准备4到10张图片放到TRAINIMG文件夹 调整训练代码块中的提示词(Prompt) 自行想一些提示词验证模型生成效果 将打包...
accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-3.5-large" \ --dataset_name="Norod78/Yarn-art-style" \ --output_dir="yart_art_sd3-5_lora" \ --mixed_precision="bf16" \ --instance_prompt="Frog, yarn art style"...
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_name_or_path...
,例如: huggingface.co/junnyu/lora… !python train_dreambooth_lora.py \ --pretrained_model_name_or_path="runwayml/stable-diffusion-v1-5" \ --instance_data_dir="train_dataset" \ --output_dir="lora_outputs" \ --instance_prompt="Chinese_ShanShui_Style" \ --resolution=512 \ --train_bat...
accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \ --pretrained_model_name_or_path=${MODEL_NAME} \ --instance_data_dir=${INSTANCE_DIR} \ --output_dir=/raid/.cache/${OUTPUT_DIR} \ --mixed_precision="fp16" \ --instance_prompt="a photo of sks dog" \ ...
在SD3.5-large 上使用量化策略训练 LoRA 借助bitsandbytes 和peft ,我们可以在消费级显卡 (24GB 显存) 上微调像 SD3.5 这样的大模型。我们提供的 SD3 训练脚本 可以在这里用来训练 LoRA,使用如下命令即可: accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stab...
export MODEL_NAME="stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"export INSTANCE_DIR="dog"export OUTPUT_DIR="dreambooth-sd3-lora"accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \--pretrained_model_name_or_path=${MODEL_NAME}\--instance_data_dir=${INSTANCE_DIR}\--output_dir=/raid/.cache/$...
get_token() if organization is None: username = whoami(token)["name"] return f"{username}/{model_id}" else: return f"{organization}/{model_id}" def train_loop(config, model, noise_scheduler, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler): # Initialize accelerator and tensorboard logging ...