LoRA 是一种参数高效微调方法(PEFT),最早由 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 提出并应用于微调语言大模型之中,后来由 Low-rank Adaptation for Fast Text-to-Image Diffusion Fine-tuning 引入到对 Stable Diffusion 模型的微调之中。LoRA 并不改变原模型的权重,而是在线性层旁边新增一个下采样...
同时,如果你对深度学习有所了解,那么代码中的一切,都将是你曾经见过的内容翻版,没有什么新的,除了 LoRA。 另外,这篇文章也为生成式人工智能导论课程中HW10: Stable Diffusion Fine-tuning提供中文引导。所以,我们将同步使用演员Brad Pitt(布拉德·皮特)的图片作为训练集,共计一百张。 代码文件下载:镜像交互版|精简...
AI技术栈分为三层：基础设施、模型开发和应用开发。2023年，特别是Stable Diffusion和ChatGPT引入后，新工...
Model Quick Pick(快速选择模型):runwayml/stable-diffusion-v1-5 Save trained model as(保存训练模型为):safetensors 在Kohya-SS页面,选择LoRA(LoRA)>Training(训练)>Folders(文件夹)。 选择已上传了数据集文件夹的数据集,并配置训练参数。 说明 数据集文件打标时,要选到数据集下面图片的文件夹;做模型训练时...
Stable Diffusion LoRA models can help you to produce fine-tuned output. Here's how to use these Stable Diffusion models.
Today, we will be exploring the performance of a variety of professional graphics cards when training LoRAs for use with Stable Diffusion. LoRAs are a popular way of guiding models like SD toward more specific and reliable outputs. For instance, instead of prompting for a “tank” and receiving...
训练的基本逻辑就是首先进行预处理,可以通过stable diffusion web ui中的预处理,也可以通过ps这种图片处理软件,比如我想训练一个某动漫角色的Lora模型,那就需要这个角色的一些图. 当然有了图之后,也需要标注,也就是label标签,可以选择deepbooru或者BLIP生成标注数据. ...
最好的loRA不一定是在最后,可能会过拟合,所以可以设定一个值,每过3个epoch或者2个epoch保存一次,导入到stable_diffusion-webui中做对比。 你需要洗牌描述(shuffle_captions)吗? chatgpt:“是一个用于控制是否打乱文本(caption)数据的开关参数。如果将该参数设置为True,则在训练前,文本数据中的每个caption都会被随机...
LoRA 稳定扩散Stable Diffusion LoRA 最有趣的用例之一是图像生成应用。图像具有视觉上可见的固有风格。用户现在无需训练大量模型来从模型中获取特定风格的图像,只需训练 LoRA 权重并将其与Dreambooth等技术结合使用即可获得具有高度可定制性的高质量图像。 LoRA 权重还可以与其他 LoRA 权重组合,并以加权组合的方式...
稳定扩散中的 LoRA(LoRA in Stable Diffusion) LoRA 最有趣的用例之一可以在图像生成应用程序中展示。图像具有可以直观看到的固有风格。用户现在可以只训练 LoRA 权重并将其与Dreambooth等技术结合使用,从而获得具有大量可定制性的真正高质量图像,而不是训练大量模型来从模型中获取特定风格的图像。