在训练过程中，您可以查看生成的测试图像，以了解模型的效果。5.2 转换模型 使用“tools/diffusers2ckpt.py”将训练好的模型转换为ckpt检查点文件。六、模型应用 6.1 上传模型 将训练好的ckpt文件上传到WebUI的“models/Stable-diffusion”目录。6.2 使用模型 在WebUI中，输入指定的标志符（如本教程中的），让A...
Stable diffusion(下面简称SD)是基于几十亿数量级的图像文本成对数据(LAION-5B该数据集由德国非营利组织LAION创建,受 Stability AI 组织资助),使用256个Nvida A100 GPU(AWS亚马逊),花费了150,000 GPU小时,耗资600,000美元训练出来的扩散模型(扩散模型工作原理可以查看我的另一篇文章)。 具体V1阶段的细节: 起始...
一、四种模型训练方法简介 Stable Diffusion 有四种训练模型的方法:Textual Inversion、Hypernetwork、LoRA 和Dreambooth 。它们的训练方法存在一定差异,我们可以通过下面对比来评估使用哪种训练方式最适合你的项目。 如果你知道模型中已经可以产生你想要的东西,例如,某种风格,或者已经 "在里面 "的特定名人,你可以使用这个...
模型的类型可以通过Stable Diffusion 法术解析检测。 大模型(Ckpt):放入 models\Stable-diffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\sd-webui-additional-networks\models...
Stable Diffusion 是自带 VAE 的,这一步的含义是是否要下载一个 VAE 替换原来的 VAE 模型。三次元图更接近 SD 原始训练集,一般不需要。 二次元模型可以选择你的基础模型配套的 VAE,或者选择 notebook 中推荐的 anime.vae。 III. Data Acquisition 把之前准备好的图片放到(training set) 中。可以有子目录,也可...
Stable Diffusion模型的训练确实是一个复杂且资源密集的过程，以下是对训练步骤的进一步细化：1. 数据准备 文本描述与图像配对：收集包含文本描述和对应图像的配对数据。这些数据可以来自公开数据集、网络爬取或自己创建。确保数据集的多样性和质量，以覆盖不同主题、风格和场景。数据预处理：对图像进行必要的预处理，如...
Stable Diffusion 官方模型的真正价值在于降低了模型训练的门槛，因为在现有大模型基础上训练新模型的成本要低得多。对众多炼丹爱好者来说，只需在官方模型基础上加上少量的文本图像数据，并配合微调模型的训练方法，就能得到应用于特定领域的定制模型。一方面训练成本大大降低，只需在本地用一张民用级显卡训练几小时就能...
1.启动安装程序：打开解压后的Stable Diffusion文件夹，然后双击“install.bat”文件。这将启动安装程序。2.选择安装选项：选择“Custom Install（自定义安装）”选项。这将让你选择安装位置以及其他选项。3.选择安装位置：选择要安装Stable Diffusion的位置。请确保选择你能轻松找到的位置。4.完成安装：点击“Install（...
1. 太多需要更多时间准备和更长的训练时间,时间不够相似度不够高; 2. 太少会过拟合,不容易产生变化,描述词一改可能就不像了 以下数量仅供参考,建议按实际情况调整,如果实在是找不到更多的图片,可以使用Stable diffusion自带图像预处理>创建水平翻转副本来提高学习数量。 简单主体 人物,动漫,面部等 至少15张(少于...