进入到stable diffusion的 WebUI界面,点选右上角“产生”按钮下面的Show Extra Networks按钮,然后会出现文本反转textual inversion、超网络、lora这些按钮,点击右边的蓝色按钮,刷新一下,就可以看到xixiprincess_training的textual inversion模型了。 然后在提示词输入框里面输入提示词,比如:a girl reading book in library,...
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...
现在我们有一个数据集,我们需要原始模型的Stable Diffusion模型,可在此处下载,(名称为:sd-v1-4-full-ema.ckpt)接下来我们需要设置训练的代码和环境。我们将使用原始训练代码的一个分支,该分支已经过修改以使其能更友好地进行微调:justinpinkney/stable-diffusion。 Stable Diffusion 使用基于 yaml 的配置文件以及传递...
1.打开启动程序：打开Stable Diffusion安装文件夹，然后双击“start.bat”文件。2.等待应用程序启动：一旦你启动了Stable Diffusion，你将看到一条消息告诉你应用程序正在启动。你需要等待几秒钟，应用程序才能完全启动。3.开始使用：一旦应用程序启动，你就可以开始使用它。请注意，Stable Diffusion可能需要一些时间来加载...
首先，您需要选择AutoDL平台进行训练。创建一个新实例，并选择合适的GPU，如NVIDIA 3090或A5000。1.2 使用镜像 接下来，选择包含Stable Diffusion模型所需依赖的镜像，如“dreambooth-for-diffusion”。二、数据集准备 2.1 数据集选择 您需要将图像数据上传到“./datasets/test”文件夹，并对图像进行裁剪，例如512x...
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...
使用Stable Diffusion进行人像训练前，需准备足够的数据集。可以是COCO数据集等公共数据，也可以是自采图片，建议数据集含几千张图片。数据处理 准备数据集后，需处理。将图片缩放至相同大小，提高训练效率。用图像软件删除背景，保留前景人物。模型训练 利用Stable Diffusion算法进行训练：安装深度学习框架(如PyTorch、...
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...
对于网络不稳定的情况,可从百度网盘下载数据集,解压后确保数据集位于与训练脚本同一目录中。 III. 模型选择与下载 Stable Diffusion 1.5模型介绍 Stable Diffusion 1.5(SD1.5)是一个由Stability AI开发的文本到图像生成模型,广泛应用于多种场景。通过以下命令从HuggingFace平台下载模型: ...