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。这里展示...
如果你一直关注 Stable Diffusion (SD) 社区,那你一定不会对 “LoRA” 这个名词感到陌生。社区用户分享的 SD LoRA 模型能够修改 SD 的画风,使之画出动漫、水墨或像素等风格的图片。但实际上,LoRA 不仅仅能改变 …
from diffusers import AutoPipelineForText2Image import torch pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") pipeline.load_lora_weights("path/to/lora/model", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors") image = pipe...
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...
830 90 【AI模型训练需要多少图片】详解数据集图片数量对训练影响,风格分类工具一键分类数据集概念和画风 青龙圣者 9496 5 60分钟速通LORA训练!绝对是你看过最好懂的AI绘画模型训练教程!StableDiffusion超详细训练原理讲解+实操教学,LORA参数详解与训练集处理技巧 Nenly同学 55.7万 3072 展开 2024笑园派对 ...
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#stablediffusionlora的分层权重(lora block weight)其实对我来说有点儿重要,因为在没有优质训练集的情况下只能通过这种方法来优化lora。虽然1.0的出现,lora已经逐渐被弱化了,但lora模型凭借自身优势,依旧是无可替代的模型。#ai绘画#ai#人工智能 265 25
利用LoRA,开发者可以快速微调Stable Diffusion模型,以生成具有特定特征的角色。 例如,在一个游戏开发场景中,设计师需要生成一系列具有独特服装和外貌的角色。通过应用LoRA技术,可以预先训练一个基础模型,并通过少量数据对其进行微调,以适应具体的角色设计需求。这种方法不仅提高了开发效率,还能确保生成的角色在风格和细节上...
然后设置Y轴类型为“可选附加网络权重1”（AddNet Weight 1），值输入为：0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1 （
stable diffusion打造自己专属的LORA模型 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...