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...
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。 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名@cloneofsimo) 是第一个提出适用于 Stable Diffusion 的 LoRA 实现的...
LoRA是Low-Rank Adaptation的简写,直译为轻量级微调,是一种通用的AI大模型微调技术,在很多需要低成本微调AI大模型领域都可以找到Lora的应用。在SD中,LoRA特指对SD模型进行微调的轻量级模型,实现多样化定制SD模型。LoRA模型无法单独使用,你需要选择一个用于定制的SD模型作为基础,再使用LoRA调整基础模型,从而生成微调后的图...
2.微调 LoRA微调 微调训练: export MODEL_NAME="runwayml/stable-diffusion-v1-5" export OUTPUT_DIR="/sddata/finetune/lora/pokemon" export HUB_MODEL_ID="pokemon-lora" export DATASET_NAME="lambdalabs/pokemon-blip-captions" accelerate launch --mixed_precision="fp16" train_text_to_image_lora.py...
利用LoRA技术,Stable Diffusion模型可以快速适应不同的设计需求。 在一个典型的服装设计场景中,设计师希望生成一系列特定风格的服装,例如休闲风、商务风或运动风。通过预训练一个通用的服装生成模型,并使用少量特定风格的服装图片进行LoRA微调,可以快速获得一个专门生成该风格服装的模型。 通过结合不同风格的LoRA模型,...
LoRA在Stable Diffusion webui上的使用方法很简单，无论是自己训练的LoRA或者从huggingface，Civitai等网站下载下来的LoRA，例如这个萨尔达公主的LoRA，下载下来之后放入stable diffusion webui安装目录下的/models/ 文件夹之后，重新启动Stable Diffusion webui之后就能用了！简单说一下用法：在Show/Hide Extra Network按钮...
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。 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名@cloneofsimo) 是第一个提出适用于 Stable Diffusion 的 LoRA 实现的...
二、Lora 1. 原理介绍(如果只想知道怎么使用可以跳过原理介绍这段): ①LoRA:Low-Rank Adaptation Models(低秩适应模型),他的核心思想是在不显著改变原有模型结构的情况下,通过添加一些额外的、低秩(即简化的)矩阵来调整模型的权重,从而提升模型的性能或适应性。 ②在微调 Stable Diffusion 模型的情况下,相较于大...
我们可以到B站“秋葉aaaki”的视频内容中获取链接,或者到他在GitHub上的链接下载安装训练所需的脚本。当然,这之前你需要已装有Python,这在使用Stable Diffusion前已经搭建了的环境。 训练包LoRa-scripts下载:https://pan.quark.cn/s/d81b8754a484 GitHub地址:https://github.com/Akegarasu/LoRa-scripts ...
在使用Stable Diffusion中的LoRA模型时，首先需要选定底座模型，如1.5、2.0、XL等版本，然后将LoRA模型与之合并，进行推理或微调训练。训练完成后，需将LoRA模型拆分出来，供后续推理或训练使用。这一过程与原始的模型训练和推理相似，但关键在于LoRA模块的注入，它使得权值矩阵的输出不再是单一的，而是融合了原有矩阵...