SD LoRA 训练器类在sd_lora_trainer.py文件里,对应配置文件为cfg_lora.json。用下面的代码即可尝试 LoRA 训练。 python train_1.py cfg_lora.json 可能是 MNIST 数据集的图片太小了,而 SD 又是为较大的图片设计的,又或是 LoRA 的拟合能力有限,生成的效果不是很好。但可以看出,SD LoRA 学到了 MNIST 的图...
--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...
Training with LoRA ✅ - ControlNet ✅ ✅ InstructPix2Pix ✅ ✅ Custom Diffusion ✅ ✅ T2I Adapters ✅ ✅ Popular Tasks & Pipelines Task Pipeline Unconditional Image Generation DDPM Text-to-Image Stable Diffusion Text-to-Image Text-to-Image unclip Text-to-Image DeepFloyd IF Text...
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...
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="stabilityai/stable-diffusion-3.5-large"\--dataset_name="Norod78/Yarn-art-style"\--output_dir="yart_art_sd3-5_lora"\--mixed_precision="bf16"\...
exportOUTPUT_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/${OUTPUT_DIR}\ --mixed_precision="fp16"\ ...
accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \ --pretrained_model_name_or_path=${MODEL_NAME} \ --instance_data_dir=${INSTANCE_DIR} \ --output_dir=/raid/.cache/${OUTPUT_DIR} \ --mixed_precision="fp16" \ --instance_prompt="a photo of sks dog" \ ...
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/$...
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...