diffusion_pytorch_model.safetensors 就是改名后的 sdxl-vae-fp16-fix.safetensorsconfig.json和它放在一起。节点要用那个奇葩的Diffusers Vae Loader奇葩在哪?不能下拉选择。另外这套工作流我原先尝试过,但是我的显存是12G的,玩不了。目测至少需要16G显存。CPU貌似玩不了,因为是半精度,CPU需要全精度才能跑。
本文中提到的大多数 T2I-Adapter 模型都是在 LAION-Aesthetics V2 的 3M 高分辨率 图文对 上训练的，配置如下:训练步数: 20000-35000batch size: 采用数据并行，单 GPU batch size 为 16，总 batch size 为 128学习率: 1e-5 的恒定学习率混合精度: fp16 我们鼓励社区使用我们的脚本来训练自己的强大的 T2...
python -u train_text_to_image_lora_sdxl.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" \ --pretrained_vae_model_name_or_path="madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix" \ --train_data_dir="/home/aistudio/dataset" \ --caption_column="text" \ --resolution=...
下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载SDXL插件代码包AscendCloud...
"madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16 ) pipe = StableDiffusionXLAdapterPipeline.from_pretrained( model_id, vae=vae, adapter=adapter, scheduler=euler_a, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", ).to("cuda") ...
stable-diffusion-webui/models/VAE madebyollin-sdxl-vae-fp16-fix.safetensors SDXL VAE权重,支持 fp16,可以让推理更快。 https://pai-aigc-photog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/webui/madebyollin-sdxl-vae-fp16-fix.safetensors stable-diffusion-webui/models/VAE madebyollin_sdxl_vae_fp16_fix/...
/home/ma-user/sdxl-train && sh prepare.sh COPY --chown=ma-user:ma-group stable-diffusion-xl-base-1.0 /home/ma-user/stable-diffusion-xl-base-1.0 COPY --chown=ma-user:ma-group vae-fp16-fix /home/ma-user/vae-fp16-fix COPY --chown=ma-user:ma-group datasets /home/ma-user/datasets...
.to("cuda") vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") pipe = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained( base_model, controlnet=controlnet, vae=vae, variant="fp16", use_safetensors=True, torch_dtype=torc...
("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix",torch_dtype=torch.float16)pipe=StableDiffusionXLAdapterPipeline.from_pretrained(model_id,vae=vae,adapter=adapter,scheduler=euler_a,torch_dtype=torch.float16,variant="fp16",).to("cuda")# load lineart detectorline_detector=LineartDetector.from_pretrained("lll...
export VAE_PATH="madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix" export dreambooth_s3uri="s3://sagemaker-us-west-2-687912291502/stable-diffusion/dreambooth/" accelerate launch /opt/ml/code/diffusers/examples/dreambooth/train_dreambooth_lora_sdxl.py \ ...