设置训练使用的 Stable Diffusion 大模型,“Model Quic Pick”这里可以选择一些 SD 的基础大模型,训练的时候会先去 HuggingFace 下载,不过我实际测试跑不同,所以这里选择 custom,然后自己上传一个模型,因为训练图片是真实世界的狗子,所以这里使用了realisticVisionV51(使用AutoDL镜像的同学不用再上传,已经内置了),这是...
参数 args.pretrained_model_name_or_path 是Diffusers 在线仓库的地址(如runwayml/stable-diffusion-v1-5),或者本地的 Diffusers 模型文件夹。 # Load scheduler, tokenizer and models. noise_scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained(args.pretrained_model_name_or_path, subfolder="scheduler") tokenizer = ...
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹～_～)。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思。 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。 (plen_me、plen_vivi,...
在Stable-Diffusion中除了可以通过AI绘画出二次元、真人的图片外，我们通过使用LoRA模型也可以绘制出3D渲染...
1、Stable Diffusion 模型：ReV Animated v1.2.2 （最新版本）2、Lora模型：light effect sci-fi ...
LoRA模型全称是:Low-Rank Adaptation of Large Language Models,可以理解为Stable-Diffusion中的一个插件,仅需要少量的数据就可以进行训练的一种模型。在生成图片时,LoRA模型会与大模型结合使用,从而实现对输出图片结果的调整。 我们举个更容易懂的例子:大模型就像素颜的人,LoRA模型就如同进行了化妆、整容或cosplay,但...
Lora模型的操作步骤 安装并启用Lora模型后，点击Lora图标。在正向提示词栏中，Lora模型的特征将自动出现在生成栏里。通常，最后一位数字（控制权重）设置在0.5到0.8之间。对于想要快速学习Stable Diffusion等AI工具的朋友们，找到合适的学习资源是关键。市面上的教程多是零散的视频或理论性较强的文档，这对于希望快速...
设置训练使用的 Stable Diffusion 大模型,“Model Quic Pick”这里可以选择一些 SD 的基础大模型,训练的时候会先去 HuggingFace 下载,不过我实际测试跑不同,所以这里选择 custom,然后自己上传一个模型,因为训练图片是真实世界的狗子,所以这里使用了realisticVisionV51(使用AutoDL镜像的同学不用再上传,已经内置了),这是...
model_id = “path-to-your-trained-model” pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to(“cuda”) prompt = “A backpack” image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0] ...
至于比较火的Stable Diffusion主要是Latent Diffusion Model 的一种实现形式。比如v1版本的模型使用VAE来投影图像至隐空间,并从隐空间采样并恢复图像(用文本生成图像时只需要VAE的Decoder);条件输入使用了CLIP ViT-L/14作为文本编码器;UNet大约是860M参数量(以float32 的精度存储大概需要 3.44GB 空间)。