Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。 不同采样步数与采样器之间的关系: CFG Scale(提示词相...
Train训练lora测试最佳学习率计算方法#stablediffusion #教程 #设计 #lora - 设计打铁铺(有课)于20240217发布在抖音,已经收获了1.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
stable diffusion 炼丹笔记之学习率篇
多分辨率(金字塔)衰减率:随着分辨率降低,噪声的减少率。 高级设置 随机种子数:用于初始化随机过程的种子数值,确保实验可复现。 clip跳过:在训练过程中跳过某些梯度更新的选项,可能与梯度裁剪相关。 设计研究 | stable diffusion AI绘画术语总结(以LIBLIB AI为例)(一) - 知乎 (zhihu.com) 设计研究 | stable diffus...
学习精细度 精细度高模型的细节更好 该参数不是越高越好。维度提升时有助于学会更多细节,但模型收敛速度变慢,需要的训练时间更长,也更容易过拟合。高分辨率训练集通常需要更高的维度。 network dimension = 128 时,输出文件大小为140 MB+: network dimension = 64 时输出文件大小为 70 MB+ ...
收录于文集 stable diffusion 炼丹笔记总集 · 1篇AI研究所 stable diffusion 炼丹笔记之学习率篇人工智能 模型训练 学习率 AI炼丹 SDXL 分享至 投诉或建议评论1 赞与转发目录 4 0 0 0 1 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但...
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。 需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已...
在使用Stable Diffusion进行模型微调时,以下是一些常用的微调方式: 1.数据集扩充(Data Augmentation) 数据集扩充是一种常见的微调方式,通过对原始训练数据进行变换和扩充,增加样本的多样性。在Stable Diffusion中,可以尝试应用各种图像变换技术,如旋转、缩放、翻转、裁剪等,以增加训练数据的数量和质量。 2.学习率调整(...