将stable-diffusion-webui\extensions\StyleSelectorXL中的sdxl_styles.json代码替换为如下：[{"name":"...
答:https://pan.quark.cn/s/d6ee9d78dc5f 二、使用问题 1、训练中每个参数有什么用: <!--br {mso-data-placement:same-cell;}--> td {white-space:nowrap;border:1px solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;...
答:https://pan.quark.cn/s/d6ee9d78dc5f 二、使用问题 1、训练中每个参数有什么用: <!--br {mso-data-placement:same-cell;}--> td {white-space:nowrap;border:1px solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:no...
--pretrained_model_name_or_path="E:/sdxl/stable-diffusion-xl-base- 0.9" --in_json="E:/myfolder /training/meta_lat.json" --train_data_dir="E:/myfolder /lora/img/1_tyb3 aesthetics" --output_dir="E:/myfolder /lora/sdxl-1" --logging_dir="E:/myfolder /lora/log" --dataset_...
While it is possible to achieve good results by training on a set of images all captioned with the same instance prompt, e.g. "photo of a person" or "in the style of " etc, using the same caption may lead to suboptimal results, depending on the complexity of the learned...
论文地址:https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf 论文细节 简单来说,对抗扩散蒸馏是一种通用方法,可将预训练扩散模型的推理步数量减少到 1-4 个采样步,同时保持高采样保真度,并有可能进一步提高模型的整体性...
prompt ="collage style kid sits looking at the night sky, full of stars" generator = torch.Generator(device=pipe.device).manual_seed(1337) images = pipe( prompt=prompt, generator=generator, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=4, ...
我在用小绿鲸读文献,点击链接 免费用字体 我用字由 邀请码 68445803 AI 绘画提示词 https://pan.quark.cn/s/33511fcf587e StyleDrop 论文 AIPDF 下载专区 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 学术/商业/金融/行业/PDF 下载 添加图片注释,不超过 140 字(可选) AI Stable diffusion Blender 下载 添加...
Intel i9-10980XE CPU (共 36 核,仅用 1 核) 29s 219s 上述所有测试的 batch size 均为 1,使用是 Sayak Paul 开发的 这个脚本。 对于显存容量比较大的卡 (例如 A100),一次生成多张图像,性能会有显著提高,一般来讲生产部署时会采取增加 batch size 的方法来增加吞吐。 已公开发布的 LCM LoRA 及 LCM ...
为了训练CLIP,OpenAI从互联网收集了共4个亿的文本-图像对,论文称之为WIT(Web Image Text,WIT质量很高,而且清理的非常好,其规模相当于JFT-300M,这也是CLIP如此强大的原因之一,后续在WIT上还孕育出了DALL-E模型) 其训练过程如下图所示: 如下图的第一步所示,CLIP的输入是一对对配对好的的图片-文本对(比如输入...