步骤1：设置 首先，我们需要获取AI工具包。它就像是一套用于与AI合作的工具箱：git clone https://git...
flux.1 文生图模型微调:自定义 AI 图像生成 ketchum 信息技术行业 从业人员 flux.1 模型微调:自定义 AI 图像生成 本文为译文,原文参考:https://medium.com/@naman1011/fine-tuning-flux-1-customizing-your-ai-image-generator-58f75e7ffe6d近年来,人工智能生成的艺术已经成为一个迷人的领域,为创造力提供...
A failed LoRA will teach you much more than any guide you read.Use the default numbers below and troubleshoot from there. It’simpossibleto entirely predict what the AI is going to do, what elements it’s going to struggle with, how it will accept the given images and so on. The good...
最简单的开始训练方法是:左上角文件-新建-终端,然后在终端中输入sh train_dreambooth.sh或者sh train_lora.sh即可复现本例结果。如果需要自己调整训练,请修改对应的sh文件,在AI Studio中双击即可打开编辑。如果你要完整训练Dreambooth模型,且需要读取和保存pytorch模型的,请使参考如下命令,注意,这条命令会占用22G...
本文主要介绍无需训练的任意数量LORA的切换与组合方法,说人话就是“可以将每个Lora的特色合成到一张图像上,比如人物、服装、物体这3个LORA通过不训练的方法,就可以在一张图像上合成这3种元素,且精度没有损失”。 引言 该项目探索文本到图像生成的新方法,重点是集成多个低秩适应 (LoRA) 以创建高度定制和详细的图像...
image = refiner(prompt=prompt, num_inference_steps=n_steps, generator=generator, image=latent_image).images[0] image.save("image.jpg") 然后我们可以执行如下命令: python inference.py 结果展示 以下是我做的一个快速测试,使用16张具有各种情绪的chibi 人物图像作为训练数据集。
image = refiner(prompt=prompt, num_inference_steps=n_steps, generator=generator, image=latent_image).images[0] image.save("image.jpg") 然后我们可以执行如下命令: python inference.py 结果展示 以下是我做的一个快速测试,使用16张具有各种情绪的chibi 人物图像作为训练数据集。
image = pipe( prompt=prompt, num_inference_steps=steps, generator=generator, ).images[0] images.append(image) ``` SDXL pipeline results (same prompt and random seed), using 1, 4, 8, 15, 20, 25, 30, and 50 steps. As you can see, images in this example are pretty much usele...
AI native数字人理论部分 1.知乎链接 代码见APP_example/digital_human,有五个模块,每个模块可以顺序启动,启动一个运行完得到中间结果关闭然后运行下一个。 1.单图生成模块:使用上海人工智能研究所的Lumina架构进行图像生成。 2.声音克隆模块:使用阿里通义的CosyVoice进行声音克隆。 3.角色动作生成模块:使用MuseV进行...
generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed) latent_image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=n_steps, generator=generator, output_type="latent").images[0] image = refiner(prompt=prompt, num_inference_steps=n_steps, generator=generator, image=latent_image).images[0] ...