这些是关于 AI 绘画 Prompt + 微调背后逻辑的大白话。扯远了,让我们回到代码部分 :) 开始动手 下面,我将带你从代码层面一步步实现 LoRA 微调 Stable Diffusion 模型。注意,这里的知识是通用的,你完全可以推广至任何需要 LoRA 微调的领域。 安装必要的库 首先,确保安装以下必要的 Python 库: pip install timm pi...
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...
在微调 Stable Diffusion 的情况下,LoRA 可以应用于将图像表示与描述它们的提示相关联的交叉注意层。下图的细节 (摘自Stable Diffusion 论文) 并不重要,只需要注意黄色块是负责建立图文之间的关系表示就行。 Stable Diffusion 论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.10752 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名) 是第...
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...
<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)”中看到刚刚上传的模型。 使用模型 使用模型就是在提示词中引用模型,格式是: <lora:模型的名...
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...
Stable Diffusion是一个用于图像生成的深度学习模型。在微调Stable Diffusion的情况下,LoRA可以应用于将图像表示与描述它们的提示相关联的交叉注意层。通过聚焦大模型的Transformer注意力块,使用LoRA进行的微调质量与全模型微调相当,同时速度更快且需要更少的计算。 在实际应用中,LoRA的优势在于其灵活性和高效性。由于它并...
Stable Diffusion研习系列 · 20篇 LoRa的概念 在我们使用LoRa之前,我们需要先介绍下LoRa的概念和作用。 LoRa是基于大模型基础上,对产生的画面的一种微调手段的小模型。如果把基础模型比喻为游戏引擎,那么LoRa就是相当于游戏mod的存在。他是基于基础模型上对画面更具有可控性的一种微调方式,如果你用的是二次元基模,...
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。这里展示了...
在深度学习中,模型的参数微调(fine-tuning)是提高模型性能的重要手段。然而,对于大型模型如Stable Diffusion,参数微调往往面临着计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这个问题,我们可以采用LoRA(Low-Rank Adaptation)方法进行高效的参数微调。 LoRA是一种基于低秩矩阵分解的模型微调方法。它通过引入两个低秩矩阵A和...