训练好的模型会放到sd-naruto-model文件夹下,推理代码如下: fromdiffusersimportStableDiffusionPipelineimporttorchmodel_id="./sd-naruto-model"pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id,torch_dtype=torch.float16)pipe=pipe.to("cuda")prompt="Lebron James with a hat"image=pipe(prompt).images[0]...
在训练期间stable diffusion model的参数被冻结,而Hypernetworks网络参数可以改变。由于Hypernetworks参数量很小,在有限的资源下也可很快完成训练。在按默认的超参数配置的情况下Hypernetworks的文件大小在116Mb。 checkpoints: 包含生成图像所需要的所有网络结构和参数,模型大小一般在2～7GB,而Hypernetworks一般低于200Mb...
d)KL散度: 训练目标通过最小化KL散度,使生成分布尽可能接近真实分布。 改进 Stable Diffusion还引入了诸如Classifier free guidance、PLMS采样等技术,进一步提升了生成图像的质量和多样性。 总的来说,Stable Diffusion模型通过扩散概率模型框架、注意力机制等关键技术的结合创新,在文本到图像生成任务上取得了突破性进展。...
使用来自Runway的stable-diffusion-v1-5模型进行训练。 # 使用Hugging Face的transformers库下载模型 !wget https://huggingface.co/RunwayML/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/stable-diffusion-v1-5.ckpt 配置训练可视化工具 使用SwanLab监控训练过程。若首次使用SwanLab,访问SwanLab进行注册,并获取API Key。 开始...
在这一步骤中,我们将评估训练好的模型在测试集上的性能。可以使用预测结果和真实标签之间的差异来评估模型的准确性。 # 在测试集上评估模型test_logits=model(X_test)test_loss_value=loss_fn(y_test,test_logits) 1. 2. 3. 以上就是使用Python实现Stable Diffusion模型训练的主要步骤和代码示例。希望这篇文章...
Stable Diffusion模型训练Python代码实现指南 简介 在本篇文章中,我将为你介绍如何使用Python实现"Stable Diffusion"模型的训练。"Stable Diffusion"是一种常用于处理图像生成任务的模型。在下面的文章中,我将指导你完成整个流程,并提供代码和注释,以便你能够轻松理解和实现。
训练代码中应指向naruto-blip-captions文件夹为数据集路径。 模型准备 使用开源的稳定扩散模型(stable-diffusion-v1-5)进行训练,模型可以通过HuggingFace库直接下载,或从GitHub或百度网盘获取。 在训练代码中,模型路径应指向stable-diffusion-v1-5文件夹。
Stable Diffusion训练代码支持的数据集包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100等。在使用训练代码之前,需要先下载并准备好相应的数据集。 3. 模型训练 在训练模型之前,需要先设置一些超参数,包括学习率、批大小、训练轮数等。这些超参数可以在代码中进行设置。 训练代码的主要流程如下: - 加载数据集 - 定义模型 - 定义损失...
Stable Diffusion 是一个由文本生成图像(text-to-image)的生成模型(Generative mode)。输入一段文字提示(prompt),输出一段匹配这段文字的图像。 训练过程中,我们先对输入的图像不断添加噪声,如下图所示。如果能把这个过程反过来,由一张完全是噪声的图像,一点点去除噪声得到原始的图像(当然是在模型以及 prompt text...