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]...
Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)的以文生图模型的实现,因此掌握LDMs,就掌握了Stable Diffusion的原理,Latent Diffusion Models(LDMs)的论文是《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。本文内容是对该论文的详细解读。 Latent Diffusion Models(LDMs)方法 为了降低训练扩散...
以上代码运行成功后，我们便可以加载预训练模型了，这里加载的是stable-diffusion-v1-4，1-4版本是stable-diffusion目前最新的版本 import torchfrom diffusers import StableDiffusionPipelinepipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float...
之后,选择使用火影忍者数据集进行训练,并通过Hugging Face的datasets库下载数据集。采用来自Runway的stable-diffusion-v1-5模型进行训练,并使用SwanLab监控训练过程。最后,通过执行训练脚本启动训练,训练结束后续利用SwanLab查看结果,实现模型推理生成图像。整个流程旨在引导您从环境搭建到最终训练图像生成的全流程实践。 环境...
以下是Stable Diffusion模型训练的步骤概述: 下面我们将详细介绍每个步骤需要做的事情。 步骤一:准备数据 在这一步骤中,我们将准备用于训练的数据。你需要确保数据集包含输入特征和对应的标签。 # 导入所需的库importnumpyasnp# 加载数据集X=np.load('input.npy')# 特征数据y=np.load('labels.npy')# 标签数据...
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。 整体流程 首先,让我们来看看整个流程的步骤。下面的表格将展示每个步骤以及需要执行的操作。
Stable Diffusion模型的训练包括两个主要部分: a) 扩散器(Diffuser): 通过添加噪声数据,将训练数据集(如图像)逐渐转化为噪声分布。 b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络),学习从噪声数据和条件(如文本prompt)中重建原始数据。 通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中...
在使用Stable Diffusion训练代码之前,需要先安装以下依赖库: - PyTorch - torchvision - numpy - matplotlib 2. 数据准备 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、...