Dreambooth是微调Stable Diffusion的一种技术,我们可以使用很少的几张照片将新的概念教给模型,我们准备使用这种技术来微调图像修复模型。train_dreambooth_inpaint.py这个脚本中展示了如何在你自己的数据集上微调Stable Diffusion模型。 微调需要的硬件资源 ...
snapshot_download(repo_id="runwayml/stable-diffusion-v1-5") 指定要使用的显卡编号 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 开启多卡训练 nohup accelerate launch --mixed_precision="fp16" --multi_gpu train_text_to_image_lora.py --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME --dataset_name=$DATASET_...
conditioning_images里面存放的是条件图,images里面存放的是要生成的目标图,train.jsonl里面存放的是条件图,目标图的路径以及提示词,如下图所示。 条件图 目标图 json文件内容 注意:要在Data目录下放一个同名脚本Data.py,这个脚本会作为参数传入训练函数,脚本内容如下,其作用为解析和读取训练数据。 import pandas as...
选择在Stable Diffusion3中纳入或删除自己的作品，步骤十分简单。画师们只需要在网站“Have I Been Trained？”注册，并表明自己希望在训练数据集中删除或者纳入哪些自己的作品。而后，Spawning会收集艺术家们在网站上的意向。网站Have I Been Trained背后是LAION-5B训练数据集，它被用来训练Stable Diffusion和Google的Ima...
生成自定义数据集的pipeline 生成目标检测数据集的pipeline包含4个步骤: 找一个和你要识别的物体属于相同实例的数据集(比如狗数据集)。 使用图像分割生成狗的mask。 微调图像修复Stable Diffusion模型。 使用Stable Diffusion图像修复模型和生成的mask来生成数据。
生成自定义数据集的pipeline 生成目标检测数据集的pipeline包含4个步骤: 找一个和你要识别的物体属于相同实例的数据集(比如狗数据集)。 使用图像分割生成狗的mask。 微调图像修复Stable Diffusion模型。 使用Stable Diffusion图像修复模型和生成的mask来生成数据。
Stable Diffusion 使用基于 yaml 的配置文件以及传递给main.py函数的一些额外命令行参数来启动训练。 我们创建了一个运行此微调示例的基本 yaml 配置文件。如果你想在自己的数据集上运行它应该很容易修改,你需要编辑的主要部分是数据配置,这是自定义 yaml 文件的相关摘录: ...
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...
生成自定义数据集的pipeline 生成目标检测数据集的pipeline包含4个步骤: 找一个和你要识别的物体属于相同实例的数据集(比如狗数据集)。 使用图像分割生成狗的mask。 微调图像修复Stable Diffusion模型。 使用Stable Diffusion图像修复模型和生成的mask来生成数据。