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...
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。 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名@cloneofsimo) 是第一个提出适用于 Stable Diffusion 的 LoRA 实现的...
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...
其次,LoRA能够实现可插拔式的任务切换。通过将当前任务W0+B1A1中的lora部分减掉,换成B2A2,即可实现任务切换,为多任务学习和领域自适应等场景提供了便利。下面我们将以stable diffusion models为例,详细介绍如何应用LoRA进行微调。首先,我们需要安装所需的库和工具包。然后,加载预训练的stable diffusion models权重。接着...
大模型微调的利器 LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型,它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小,效果好,所以lora模型的使用程度比较高。 这是一篇面向从未使用过LoRA模型的初学者的教程。你将了解LoRA模型是什么,在哪里找到它们,以及如何在AUTOMATIC1111GUI中使用它...
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...
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模型LoRA的本地训练方法主要包括以下步骤和要点：准备训练环境与数据：环境：确保本地机器或服务器具备足够的计算资源，包括GPU和足够的存储空间。数据：收集与任务相关的图像文本配对数据，数量建议在1030对之间，确保数据质量高且与微调目标一致。选择并使用SD的LoRA训练脚本：脚本：采用如koh...
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...
此外，LoRA技术在图片生成领域也展现出广泛的应用前景。通过轻量级微调，它能够实现对生成风格、主题或细节的精准控制，满足风格迁移、物体/角色定制以及细节增强等多种功能需求。在Stable Diffusion等扩散模型中，LoRA技术已得到成功应用，并取得了显著的效果。传统微调在Stable Diffusion上面临的挑战：Stable Diffusion拥有数...