Fine-tuning with LoRA 使用LoRA微调基础模型,获得额外的personalization能力。 Goal of This Homework 使用同一个人的面部图片微调Stable Diffusion模型,使它生成面孔一致的图片。 原始的Stable Diffusion模型每次产生的图片人脸都不一样。我们使用Brad Pitt的图片和对应的文本描述微调原始模型,使它产生的图片都是Brad Pitt...
现在我们有一个数据集,我们需要原始模型的Stable Diffusion模型,可在此处下载,(名称为:sd-v1-4-full-ema.ckpt)接下来我们需要设置训练的代码和环境。我们将使用原始训练代码的一个分支,该分支已经过修改以使其能更友好地进行微调:justinpinkney/stable-diffusion。 Stable Diffusion 使用基于 yaml 的配置文件以及传递...
# Stable Diffusion text-to-image fine-tuning The `train_text_to_image.py` script shows how to fine-tune stable diffusion model on your own dataset. ___Note___: ___This script is experimental. The script fine-tunes the whole model and often times the model overifits and runs into iss...
export MODEL_NAME="runwayml/stable-diffusion-v1-5" export DATA_DIR="/home/devcloud/dicoo" We can now launch the fine-tuning job. Fine-Tuning the Model We launch the fine-tuning job withmpirun, which sets up distributed communication across the nodes listed innodefile. We'll run 16 t...
For fine-tuning, you will be using thePokémon BLIP captions with English and Chinese dataseton the base modelrunwayml/stable-diffusion-v1-5(the official Stable Diffusion v1.5 model). You can adjust hyperparameters to suit your specific use case, but you can start with the following Linux sh...
创建Jupyter Notebook,启动 fine-tuning 任务 !cd /opt/StableDiffusion && bash launch_dreambooth_train.sh 在看到如下日志时,表示微调任务执行完成: image.png 启动推理任务,并在 Jupyter Notebook 中查看生成的图片 !cd /opt/StableDiffusion && python inference.py && cp dog-bucket.png /mnt/workspace ...
使用PAI-Blade 加速 StableDiffusion Fine-Tuning 01 背景 Stable Diffusion 模型自从发布以来在互联网上发展迅猛,它可以根据用户输入的文本描述信息生成相关图片,用户也可以提供自己喜爱的风格的照片,来对模型进行微调。例如当我们输入 "A photo of sks dog in a bucket" ,StableDiffusion 模型会生成类似下面的图片:...
Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。本文档主要介绍如何在ModelArts Standard上,利用训
目前业界对 DreamBooth 做 fine tuning 主要为两种方式: 一是在 Stable Diffusion WebUI 可视话界面进行模型的选择,训练图片的上载及本地化的训练; 二是在第三方 IDE 平台如 colab notebook 上以脚本交互式开发的方式进行训练。 第一种方式只能在部署 Stable Diffusion WebUI 应用的单一服务器或主机上训练,无法与...
总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟 full finetuning,LoRA 是一个能达成 lightweight finetuning 的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如 Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) ...