用少量数据,fine-tuningdiffusion model,并保持原来模型的语义。(另外一篇的做法是训练新的prompt,而这篇是finetune模型过拟合) Method 和另外一篇的区别: 他们提出的方法是学习一个pseudo-words来表达新概念——这其实就是寻找一个最好的embedding,但是这会导致概念的表达局限于原来模型的domain。 相比之下,本文的...
DreamBooth的fine-tune方法 四、实验 4.1 数据集和评价指标 4.1.1 数据集 本文提出了一个新的数据集:包含30个主题类别,其中9个类别是活体,21个类别为物体,每个类别里包含4~6个样本。数据集对应的地址为:github.com/google/dream。 4.1.2 评价指标 CLIP-I:计算生成图片与真实图片之间CLIP embedding的平均余弦相...
you can fine-tune the stable diffusion model on your own dataset with as little as five images. For example, on the left are training images of a dog named Doppler used to fine-tune the model, in the middle and right are images generated by the fine-tuned model when...
This post will show you how to fine-tune a Stable Diffusion model on a Sapphire Rapids CPU cluster. We will usetextual inversion, a technique that only requires a small number of example images. We'll use only five! Let's get started. Setting Up the Cluster Our friends atIntelprovided...
Dreambooth可以把你任何喜欢的东西放入Stable Diffusion模型。 1.1. 什么是Dreambooth 最初由谷歌在2022年发布,是对SD模型的fine-tune技术。可以把自己喜欢的东西注入到SD模型中。 为什么称为Dreambooth?根据谷歌团队的解释:它就像一个照相馆,在对这个东西拍照后,就可以合成到你梦想中的任何地方。
Example count recommendationsTo fine-tune a model, you are required to provide at least 10 examples. We typically see clear improvements from fine-tuning on 50 to 100 training examples with gpt-3.5-turbo but the right number varies greatly based on the exact use case.We recommend...
In this work, we present a parameter-efficient strategy, calledFineDiffusion, to fine-tune large pre-trained diffusion models scaling to large-scale fine-grained image generation with 10,000 categories. FineDiffusion significantly accelerates training and reduces storage overhead by only fine-tuning ...
python main.py \-t \--base configs/stable-diffusion/pokemon.yaml \--gpus0,1\--scale_lr False \--num_nodes1\--check_val_every_n_epoch10\--finetune_from sd-v1-4-full-ema.ckpt 结果 在训练过程中,结果应该被记录到日志文件夹中,你应该看到每隔一段时间从训练数据集中抽取的样本,所有的验证...
如针对特定任务让模型编排API(论文:GPT4Tools: Teaching Large Language Model to Use Tools via Self-instruction)、模拟特定人的说话方式( 产品,目前估值10亿美元)、让模型支持特定语言,还有B站上各种 stable diffusion 炼丹教程,都用到了微调技术。 微调是利用已经训练好的模型(通常是大型的预训练模型)作为起点,...
Wan2.1 t2v模型Lora Fine-Tune 1. Wan2.1模型 Wan2.1是由阿里巴巴开源的AI视频生成大模型,具备强大的视觉生成能力,支持文本到视频(T2V)和图像到视频(I2V)任务。该模型基于前沿的Diffusion Transformer架构,结合了因果3D变分自编码器(VAE)和优化的训练策略,能够高效处理时空信息,生成高质量、连贯性强的视频。