比如Smooth Diffusion通过在训练目标中添加一个约束项并进行 LoRA 微调来使得 SD 的隐空间更加平滑。近期比较火的高速图像生成方法LCM-LoRA也是把原本作用于 SD 全参数上的一个模型蒸馏过程用 LoRA 来实现。 SD LoRA 应用总结 尽管上述三种 SD LoRA 应用的设计出发点不同,它们本质上还是在利用微调这一迁移学习技术...
28、Open-Sora代码详细解读(1):解读DiT结构 目前开源的DiT视频生成模型不是很多,Open-Sora是开发者生态最好的一个,涵盖了DiT、时空DiT、3D VAE、Rectified Flow、因果卷积等Diffusion视频生成的经典知识点。本…
此代码段将打印他用于微调的模型，即“CompVis/stable-diffusion-v1-4”。就我而言，我从 Stable Diffusion 1.5 版开始训练我的模型，因此如果您使用我的 LoRA 模型运行相同的代码，您会看到输出是 runwayml/stable-diffusion-v1-5。Pedro Cuenca 的 LoRA 模型：https://huggingface.co/pcuenq/pokemon-lora 如...
stable diffusion中python代码使用lora 循环 一、使用while 1 代替 while true 二、在循环时,使用xrange而非range,使用 xrange 可以节省大量的系统内存,因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range() 將直接返回完整的元素列表,用于循环时会有不必要的开销。 三、使用Map、Reduce、fileter 代替for...
此代码段将打印他用于微调的模型,即“CompVis/stable-diffusion-v1-4”。就我而言,我从 Stable Diffusion 1.5 版开始训练我的模型,因此如果您使用我的 LoRA 模型运行相同的代码,您会看到输出是runwayml/stable-diffusion-v1-5。 如果您使用--push_to_hub选项,我们在上一节中看到的微调脚本会自动填充有关基本模...
latentdiffusion lora训练基础代码以下是一个使用latentdiffusion库训练LORA模型的基础代码示例: ```python import torch from latentdiffusion import models from latentdiffusion import expert_utils as eu # 定义模型参数 model_type = 'lora' layers = [512, 512, 512] latent_dim = 100 # 加载数据 expert_...
实现“stable diffusion 本地 api python 调用 lora”的步骤 整体流程: 安装所需的库和依赖 配置LoRa 通信模块 初始化 LoRa 模块 设置LoRa 模块的参数 创建LoRa 通道 发送数据到 LoRa 通道 接收LoRa 通道的数据 每一步的具体操作: 安装所需的库和依赖 ...
以下是FaceChain LORA和Stable Diffusion基础模型融合的代码示例: ```python #导入所需的库 import numpy as np #定义FaceChain LORA模型 class FaceChainLORA: def __init__(self): #初始化LORA模型参数 self.alpha = 0.1 def train(self, X, y): #训练LORA模型 pass def predict(self, X): #使用LORA...
代码里的实现表现为训练集和正则化图片以相同的方式训练,但是正则化图片的梯度更新会乘以先验Loss权重,也就是公式中的λ,训练参数中的prior_loss_weight。 正则化是不是必要的? 不是。在使用标签文件训练的时候,可以不需要使用正则化。但是如果只是使用class token训练,建议使用。
Stable Diffusion|提示词高阶用法(四)LoRA指定区域 你可能在使用LoRA模型时,总会因为LoRA的特定风格,影响到画面原本的人物形象,导致你可能需要不停的找新的LoRA模型去实验。作者本篇将会从“LoRA模型的分层控制”来介绍,如何在使用特定的LoRA模型,也可以不影响到画面原本的人物形象。如同下图这样的案例。A4000显卡,SD...