模型:majicMIX realistic v6提示词:Best quality,masterpiece,ultra high res,(photorealistic:1.4),raw photo,1girl,silver hair,shiny skin,dramatic lighting,<lora:LCM_LoRA_Weights_SD15_v1.0#2567_4104_4823@8f90d840e0:1>, // 替换成自己下载的 LoRA采样方法:Euler尺寸:512x512步数:4CFG:1.2 需要注意...
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...
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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...
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...
pipe.unload_lora_weights() pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) 然后,我们可以像往常一样对 SDXL 进行推理。我们使用不同的步数并观察其结果: images = [] for steps in (1, 4, 8, 15, 20, 25, 30, 50): ...
$network_weights:在一个原有模型的基础上继续进行训练迭代。在此行内容中的 ""中填写需要继续训练的模型位置。如,在训练文件夹的根目录下新建一个“ercixunlian”的文件夹,然后在此行文段中将 ""更改为"./ercixunlian/XXXXXXX(需要二次训练的模型名称).safetensors" ...
大模型读取错误,oSsError:unable to load weights from pytorch checkpoint file for 需要配置显卡/CPU训练参数的情况,有4种错 (1)没有使用GPU,使用cpu来训练,报错:ValueError:fp16 mixed precision requires a GPU (2)没有使用GPU,使用核显,报错:device=cpu(supported:{'cuda'}),。。。
Weights Setting Enter the identifier and weights. Unlike the full model, Lora is divided into 17 blocks, including the encoder. Therefore, enter 17 values. BASE, IN, OUT, etc. are the blocks equivalent to the full model. Due to various formats such as Full Model and LyCORIS and SDXL, ...
import paddle import copy import sys # 在这里设置调整 底层模型unet文件夹位置 = "/home/aistudio/model_weights/models/Linaqruf/anything-v3.0/unet/" 底层模型比例 = 0.5 与底层模型融合的模型unet文件夹位置列表 = [ "/home/aistudio/model_weights/models/MoososCap/NOVEL-MODEL/unet/", ] 和底层模型...