在使用Stable Diffusion生成图像的时候,除了ControlNet之外使用频率最高的应该就是LoRA了吧,通过结合Stable Diffusion和LoRA可以控制生成图像的风格、服饰、人物等。 微调 在正式了解LoRA之前,让我们先了解一下如何对模型的权重矩阵进行微调。 假设,一个模型的参数矩阵为 W0 ,我们如何对它进行微调呢,一种朴素的想法是在...
我们需要把下载的模型放到 Stable Diffusion WebUI 的LoRA 模型的文件夹下边。 <stable-diffusion-webui>/models/Lora 注意替换 <stable-diffusion-webui> 为你的 SD WebUI 安装目录,然后重启 Stable Diffusion WebUI。 如果部署成功,我们可以在“文生图”或者“图生图”页面的“低秩微调模型(LoRA)”中看到刚刚上传...
简介:在人工智能领域中,Stable Diffusion是一种强大的图像生成技术。为了提升模型性能,我们需要对模型进行微调。LoRA作为一种参数高效微调方法,可以在不改变原模型权重的情况下,通过新增下采样-上采样支路进行微调,显著提高微调效率。本文将详细解析LoRA在Stable Diffusion中的应用,为非专业读者提供清晰易懂的技术解析。 千...
LoRA是一种新的模型微调方法,它通过引入长短期记忆网络(LSTM)的机制,使得模型能够更好地理解和记忆序列数据中的长期依赖关系。在本文中,我们将探讨如何使用LoRA进行Stable Diffusion模型的参数微调。首先,我们需要了解Stable Diffusion模型的基本原理和结构。Stable Diffusion是一个生成模型,它通过学习数据分布的特征,生成类...
Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难，这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA，在自定义数据集上微调模型要容易得多。Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本，可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。这里展示...
LoRA作为一种创新的微调技术,通过低秩矩阵分解方法,实现了对大型生成模型的高效微调。在Stable Diffusion模型中,LoRA技术被广泛应用于角色、风格、概念、服装和物体等不同分类的图像生成中。通过结合多个同类型的LoRA模型,并利用AdditionNet调节权重,可以实现更为复杂和定制化的生成效果。 这种灵活、高效的微调方法,为图像...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。
要开始使用LoRA功能，将LoRA模型文件下载后放置在Stable Diffusion的指定目录中，并在主界面刷新导入，即可完成LoRA模型的引入和使用。下载完成后，只需将其放置在Stable Diffusion（或绘世启动器）安装目录中的models\Lora文件夹内（若使用Easy Diffusion，则需放入models\lora文件夹，操作类似），即可完成安装过程。接...
在使用Stable Diffusion中的LoRA模型时，首先需要选定底座模型，如1.5、2.0、XL等版本，然后将LoRA模型与之合并，进行推理或微调训练。训练完成后，需将LoRA模型拆分出来，供后续推理或训练使用。这一过程与原始的模型训练和推理相似，但关键在于LoRA模块的注入，它使得权值矩阵的输出不再是单一的，而是融合了原有矩阵...
这里我们使用kohya_ss来进行微调,它帮我们封装好了。 gitclone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git 配置环境 这里使用pyenv对项目进行管理,对于pyenv的使用和安装,可以看我的其他文章。 cdkohya_ss pyenvlocal3.10python-mvenvenvsourceenv/bin/activate ...