^stable-diffusionhttps://github.com/runwayml/stable-diffusion ^LAION-AESTHETICShttps://laion.ai/blog/laion-5b/ ^ML | Underfitting and Overfittinghttps://www.geeksforgeeks.org/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ ^DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Dri...
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 = CLI...
LoRA 微调脚本地址: https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/text_to_image/train_text_to_image_lora.pyLambda Labs Pokémon 数据集: https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions export MODEL_NAME="runwayml/stable-diffusion-v1-5"export OUTPUT_DIR="/sddata/...
lora diffusion fine-tuning stable-diffusion dreambooth Updated Mar 22, 2024 Jupyter Notebook yangjianxin1 / Firefly Star 6.4k Code Issues Pull requests Firefly: 大模型训练工具,支持训练Qwen2.5、Qwen2、Yi1.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Mixtral-8x7B、Zephyr、...
Citation @software{wu2023controllora, author = {Wu Hecong}, month = {2}, title = {{ControlLoRA: A Lightweight Neural Network To Control Stable Diffusion Spatial Information}}, url = {https://github.com/HighCWu/ControlLoRA}, version = {1.0.0}, year = {2023} } About...
就会弹出GUI界面，如下图：（建议你关掉已经启动的Stable Diffusion绘图和其他占用显存的程序，训练需要6G以上的显存空间）到这里，训练环境就搭建好了。二。图片处理和标注 1.图片下载处理 去网上下载蔡徐坤的图片，各种角度的都找，需要清晰的照片，图片分辨率随便，尽量找他单人照。建一个叫100_cxkimg的文件夹，这里...
我们可以到B站“秋葉aaaki”的视频内容中获取链接,或者到他在GitHub上的链接下载安装训练所需的脚本。当然,这之前你需要已装有Python,这在使用Stable Diffusion前已经搭建了的环境。 训练包LoRa-scripts下载:https://pan.quark.cn/s/d81b8754a484 GitHub地址:https://github.com/Akegarasu/LoRa-scripts ...
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4 三、Lora 训练的原理与部分操作流程 Lora(Low-Rank Adaptation)是一种轻量级的模型训练方法,可以在不改变原始大模型的基础上,针对特定的任务或风格进行微调。在绘制像素风动漫图方面,Lora 能够快速捕捉到像素风格的特征,提高生成图像的质量和风格一致性。
(感谢 GitHub 用户@mishig25,他是我了解到的首个在平常对话中将dreamboothing作为动词的人)。 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。
E:\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora 对应的扩展忙碌下。 如果还没有安装 sd-webui-additional-networks 扩展,记得先到扩展中安装。 也可以直接用git地址安装(有时候这个扩展查询有点问题) https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks.git ...