Stable diffusion(下面简称SD)是基于几十亿数量级的图像文本成对数据(LAION-5B该数据集由德国非营利组织LAION创建,受 Stability AI 组织资助),使用256个Nvida A100 GPU(AWS亚马逊),花费了150,000 GPU小时,耗资600,000美元训练出来的扩散模型(扩散模型工作原理可以查看我的另一篇文章)。 具体V1阶段的细节: 起始...
以UNet学习率为1e-4为例,一般来说图片较少的时候训练人物需要至少1000步,训练画风则需要至少2500步,训练概念则需要至少3000步。这里只是最低的步数,图片多则需要更多步数。学习率更大可以适当减少步数,但并非线性关系,使用两倍的学习率需要使用比之前步数的一半更多的步数。 决定学习率和步数的最好方法是先训练,再...
将训练好的ckpt文件上传到WebUI的"models/Stable-diffusion"目录中。6.2 使用模型 在WebUI中，输入指定的标志符（例如本教程中的），让AI在生成图像中加入训练好的主体。七、模型优化与调整 7.1 超参数调优 通过调整模型的超参数，例如学习率、优化器、批量大小等，可以提高训练效果。7.2 使用更多数据 增加训练...
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...
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将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。 2. 模型训练步骤 2.1 训练环境搭建 WebUI或者Diffuser https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Lora训练环境 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts ...
默认值为 1,使用较小的 alpha 需要提升学习率。 # Train related params | 训练相关参数 resolution="1088,960" # image resolution w,h. 图片分辨率,宽,高。支持非正方形,但必须是 64 倍数。 batch_size=1 # batch size max_train_epoches=10 # max train epoches | 最大训练 epoch...
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...
整体来说,Stable Diffusion在训练的过程中是通过文本和图像进行匹配,然后进入VAE和U-Net中进行训练,训练后就可以理解文本和图像的匹配的关系。之后再去加入新的文本,让其进行扩散学习,通过噪音的叠加部分,最后在潜在空间上进行多次迭代,回到原始图像。 U-Net是从噪声中生成图像主要的模块,其原理是通过预测,在过程中反...