DownSample模块:Stable Diffusion Base XL U-Net中的下采样组件,使用了Conv(kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1))进行采下采样。 UpSample模块:Stable Diffusion Base XL U-Net中的上采样组件,由插值算法(nearest)+Conv组成。 ResNetBlock模块:借鉴ResNet模型的“残差结构”,让网络能够构建...
Generate all possible bucket sizes you can use for training (maybe respecting min_bucketsize, max_bucketsize, bucket_reso_steps) For each image find the best bucket based only on aspect ratio (select bucket with aspect ratio most similar to the aspect ratio of the image) a. Skip buckets th...
SDXL Lora 参考https://github.com/bmaltais/kohya_ss#tips-for-sdxl-training的训练配置,仅训练 UNET 对应 LORA 的话参考以下 kohya 的训练代码: exportTF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2"/workspace/kohya_ss/sdxl_train_network.py"\--enable_bucket\--pretrai...
样本都来自 51225122 模型,说是在 1024x1024 微调之前 size-conditioning 的影响更明显。 表2 以原始空间尺寸为条件提高了 class-conditional ImageNet 在512x512分辨率的性能 表2里第一行是只用512大小的图训练模型,第二行是图片都用上但没有加 size-conditioning ,第三行是加上了 size-conditioning 。作者说第...
<!--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;} 最终训练步数的计算公式也比较简单,Final training step = Min(photo_num * max_steps_pe...
What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-seperated list? [all]:all # 输入all即可 Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)? # 训练精度,可以选择fp16 fp16 # 完成配置后,配置文件default_config.yaml会保存在/root/.cache/huggingface/accelerate下...
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。
在发布 DALL-E 时还发布了 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training,对比图文预训练)。CLIP 是一种神经网络,为输入的图像返回最佳的标题。它所做的事情与 DALL-E 所做的相反 —— 它是将图像转换为文本,而 DALL-E 是将文本转换为图像。引入 CLIP 的目的是为了学习物体的视觉和文字表示之间的联系。
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。 b、开启或者关闭验证 EasyPhoto在训练时默认会对训练过程...
不建议变 args.training_prompt = "girl" args.lr_warmup_steps = 0 args.train_batch_size = 1 args.num_train_epochs = 1 # 训练轮数 args.checkpointing_epoches = 1 # 保存轮数 args.learning_rate = 0.00005 # 学习率 args.lr_scheduler = "cosine" # 从这里选择学习率调度策略 ["linear", ...