相对于 Dreambooth 来说,Hypernetworks 和 LoRA 都很小,并且它们只是在原有模型基础上进行了某种插件式的变动,以达到效果,所以它们都无法单独使用。 Base Model 基础的大模型也可以称作 Full Models ,因为这个模型中包含了 SD 种的所有参数,所以称为“Full”。比如 SDXL 基础大模型,文件名: sd_xl_base_1.0....
wget https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/develop/ppdiffusers/examples/dreambooth/train_dreambooth_lora.py step4:调用训练脚本执行: !python train_dreambooth_lora.py \ --pretrained_model_name_or_path="Linaqruf/anything-v3.0" \ --instance_data_dir="./data/Chinese_art_dataset...
LoRA 微调脚本地址: https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/text_to_image/train_text_to_image_lora.pyLambda Labs Pokémon 数据集: https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions export MODEL_NAME="runwayml/stable-diffusion-v1-5"export OUTPUT_DIR="/sddata/...
LoRA的做法是,冻结预训练好的模型权重参数,然后在每个Transformer(Transforme就是GPT的那个T)块里注入可训练的层,由于不需要对模型的权重参数重新计算梯度,所以,大大减少了需要训练的计算量。 研究发现,LoRA的微调质量与全模型微调相当,要做个比喻的话,就好比是大模型的一个小模型,或者说是一个插件。 根据显卡性能...
stable diffusion打造自己专属的LORA模型 通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹～_～)。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思。 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上...
Controlnet的作者为Stable Diffusion训练了各种模型,通过不同的方式控制生成的内容,例如通过canny边缘、人体位姿、甚至线稿等等,可以用webui方便地使用。至于diffuser也有大佬写了代码。 我们可以使用这个工具制作自己想要的pose,自己画人体姿态或者从图片生成姿态,例如 当然我们还可以将ControlNet与LoRA结合起来用,例如...
在深度学习的世界里,炼丹师们一直在寻求着最佳的模型和参数。近年来,随着扩散模型(Diffusion Model)的兴起,我们有了新的工具来生成高质量的数据。其中,Stable Diffusion作为一种强大的扩散模型,已经引起了广泛的关注。而LoRA(Long-term Recurrent Temporal Architec
Lora的训练需要基于标准的SDW模型(Checkpoint),点击Source model选项卡之后就可以进行设置。 先将④处的模型快速选择(Model Quick Pick)设置成自定义(Custom),这里也可以用预设的V1.5,V2.1。但是使用这些预设模型,会需要很长的时间在线下载,而且会占据巨大的C盘空间,不是很推荐。
第一步将正提示词包含的lora信息删除(如果原图有使用lora的话,将它删除,删除方法是在下图1的位置寻找lora这个短语,看见lora那句话就删掉)。将不同的lora添加进去的方法是点击右侧“Generate”黄色按钮下方的红色按钮,然后点击下图3的位置就能使用不同的lora了。
Lora模型加载方式 第1步:点击Stable Diffusion界面中的Additional Networks按钮。 第2步:点击Refresh models按钮。 第3步:下拉model列表即可找到本地lora模型。 第4步:点击Enable按钮,即可完成lora模型的加载启用。 第5步:调节weight权重参数,即可控制lora模型对主模型的影响程度。