起始阶段:SD_V1.1先使用laion2B-en数据集(LAION-5B的子集,包含23.2亿图像英文文本成对数据)的低分辨率256 x 256的图片(通过裁剪缩放)训练了237,000步,然后在laion-high-resolution数据集(同样为LAION-5B的子集,包含分辨率大于1024 x 1024的图片)使用缩放裁剪至512 x 512的图片继续训练了194,000步。 改进阶...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难，这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA，在自定义数据集上微调模型要容易得多。Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本，可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧...
基于LoRA进行Stable Diffusion的微调blog.csdn.net/dzysunshine/article/details/131910727 首先将项目clone到本地 https://github.com/huggingface/diffusersgithub.com/huggingface/diffusers 然后下载模型的参数,本文使用的是runwayml/stable-diffusion-v1-5(可以考虑用镜像) https://huggingface.co/runwayml/stabl...
在微调 Stable Diffusion 的情况下,LoRA 可以应用于将图像表示与描述它们的提示相关联的交叉注意层。下图的细节 (摘自Stable Diffusion 论文) 并不重要,只需要注意黄色块是负责建立图文之间的关系表示就行。 Stable Diffusion 论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.10752 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名) 是第...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。
将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。 (plen_me、plen_vivi,这两个是我训练的和家里人的模型～_～) 这样就可以将你的Lora模型和其他Lora模型融合使用了。 再配上Controlnet基本可以,将自己的pose+特征融入到其他任何lora模型中。
随着人工智能技术的不断发展,Stable Diffusion作为一种强大的扩散模型,已经在图像生成、风格转换等领域取得了显著的成果。而LoRA模型作为Stable Diffusion的一个轻量级微调模型,更是为图像装饰和风格生成提供了新的思路。本文将带领大家深入了解LoRA模型,并通过lora-scripts WebUI实现模型的训练和应用。 一、LoRA模型简介 ...
首先,您需要下载预训练的Stable Diffusion Lora模型,然后使用您的训练数据进行微调。在训练过程中,您需要设置合适的超参数,如学习率、批量大小等。同时,您还需要调整模型的结构,以适应您的具体任务。在训练过程中,您可以使用一些技巧来加速训练,如使用GPU进行训练、使用混合精度训练等。四、模型应用当您的模型训练完成...
大家最期待的LoRA模型训练来了!恭喜你解锁新技能!看完我视频后你又比别人进步了很多!【本期网站使用链接】:Kohya_ss Github页面:https://github.com/bmaltais/kohya_ssPython和Git请看我的安装部署方法二Visual Studio下载页面:https://aka.ms/vs/17/release/vc_redis
reg_data_dir="" # directory for regularization images | 正则化数据集路径,默认不使用正则化图像。 # Network settings | 网络设置 network_module="networks.lora" # 在这里将会设置训练的网络种类,默认为 networks.lora 也就是 LoRA 训练。如果你想训练 LyCORIS(LoCon、LoHa) 等,则修改这个值为 lycoris.koh...