size mismatch for mid_block.attentions.0.proj_out.weight: copying a param with shape torch.Size([1280, 1280]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1280, 1280, 1, 1]). 00:50:24-776948 ERROR Training failed / 训练失败 训练的配置,model_train_type = "sd-lora" p...
现在想想,我炼丹能炼到V19那种程度,光是读那篇“THE OTHER LoRA TRAINING RENTRY”就读了有十遍吧…… (擦,明明是小结,结果又说了一千字) (实际上根本没小结,就是想到哪儿白话到哪儿) 最最后附上一些我做的沙雕AI主题梗图: 如果你读到了这里,谢谢你的耐心!!!
File "/workspace/diffusers/examples/dreambooth/train_dreambooth_lora_sdxl.py", line 1793, in <module> main(args) File "/workspace/diffusers/examples/dreambooth/train_dreambooth_lora_sdxl.py", line 1514, in main model_input = vae.encode(pixel_values).latent_dist.sample() File "/workspace/...
launch --num_cpu_threads_per_process=2 "./sdxl_train_network.py" --enable_bucket --min_bucket_reso=256 --max_bucket_reso=2048 --pretrained_model_name_or_path="C:/ai/models/Stable-diffusion/sd_xl_base_1.0.safetensors" --train_data_dir="C:/ai/lora/Training/img" --reg_data_dir=...
Adds MPS bugfixes to the SDXL example training scripts. I haven't really completed this yet, I'm looking for comments on the approach, or whether it should be done at all. On an M3 Max, I get reasonable speeds for training. ️ 3 apple mps: training support for SDXL LoRA bfc...
EasyPhoto在训练时默认会对训练过程进行验证,然后根据 训练过程中的验证结果,进行最优秀的几个Lora进行融合。 但这个 验证在显存不足时容易导致 卡住,并且因为验证的频次较多,会影响一定的训练速度,如果机器的配置不足,可以尝试关闭验证来加快训练速度。 3、开始训练(Start Training) ...
EasyPhoto在训练时默认会对训练过程进行验证,然后根据 训练过程中的验证结果,进行最优秀的几个Lora进行融合。 但这个 验证在显存不足时容易导致 卡住,并且因为验证的频次较多,会影响一定的训练速度,如果机器的配置不足,可以尝试关闭验证来加快训练速度。 3、开始训练(Start Training) ...
Lora训练的正则化参数,一般为rank的二分之一,默认为64 最终训练步数的计算公式也比较简单,Final training step = Min(photo_num * max_steps_per_photos, max_train_steps)。 简单来理解就是: 图片数量少的时候,训练步数为photo_num * max_steps_per_photos。 图片数量多的时候,训练步数为max_train_steps。
Lora 训练方法涉及参数量和数据量不多容易试错,SDXL微调相关的方法太少了,这里总结一下全网收集的数据,以便后续实践的时候有所依靠,后面也会去伪存真,给出自己的方法论。 3090/3090Ti/4090 20G显存是必须的 full fp16 training and the Adam8Bit optimizer,将消耗20g 显存。 (但是考虑到显卡设备,和数据尺寸大...
00:50:24-776948 ERROR Training failed / 训练失败 训练的配置,model_train_type = "sd-lora" pretrained_model_name_or_path = "/root/autodl-fs/SDXL1.0/sd_xl_base_1.0.safetensors" v2 = false train_data_dir = "/root/autodl-fs/pre1024" ...