stable diffusion中比较常用的几种训练方式,分别是Dreambooth、textual inversion、LORA和Hypernetworks。在模型市场civitai.com/中选择模型时也能看到它们的身影 你或许有疑问,我们为什么不去训练常见的Checkpoint呢? checkpoint模型大部分都是基于精简版(prund)的Stable Diffusion1.5模型训练而来,所以,整体个头都比较大,下...
首先在启动stabel diffusion 之前,进入VAE文件夹,将model.vae.pt文件改为1model.vae.pt,这一步很重要,VAE若自动加载,则训练必失败。 VAE 文件夹位置 随后启动stabel diffusion对于上述图像进行预处理。 VAE 设置为无(后续画图的时候再换回来) 设置反推提示词如下 反推提示词 deepbooru 记得“保存设置”,切记!!!
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,...
设置里面勾选第一个选项节约显存。 设置完毕,点击保存,并重启webui 创建Embedding 创建完会给个地址。 /root/stable-diffusion-webui/embeddings/v1-mytest-suisui.pt 创建超网络 训练 拉下去,点训练。 开始训练。 训练过程能看到成长 慢慢等着吧,中途别退出啊,不然还得从新跑,我就不小心扣屏幕了。。。呜呼~...
所谓打标签,就是告诉AI画面有什么特征内容,比如人物发型,项链,眼镜等;Stable diffusion自带的训练功能下可以对图像做打标预处理,打标的方式通常有BLIP和Dreambooru两种方式。如果你还没安装SD,查看这个教程Stable diffusion安装和启动教程 A、BLIP打标 通过自然语言(一句话描述)的方式来描述图片,更适合处理真人模型 ...
stable-diffusion-webui Stable Diffusion是一种扩散模型，可以经过训练，使用文本进行图片的生成任务，很多基于Stable Diffusion模型的训练模型已经发布，最近比较火的便是chilloutmixni（一个真人图片生成模型）与lora模型（一种风格模型），2种模型可以搭配使用，由于Stable Diffusion模型开源的是源代码，针对普通非程序员...
本次训练全程在colab上进行 1，连接云端硬盘 from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')2，启动 StableDiffusion Web UI %cd /content%env TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1!apt -y update -qq!wget http://launchpadlibrarian.net/367274644/libgoogle-perftools-dev_2.5-2.2ubuntu3_amd64.deb...
这次要给大家推荐在Stable-Diffusion-WebUI中使用的5个大模型,这5个大模型都是偏向真实感的模型,本次推荐测试过程都将使用相同的tag(关键词)和参数,采样方法(Sampler)选择了 DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7,不使用LoRA模型和其他辅助的插件,大家可以通过参考样张选择适合的模型进行使用。