一、四种模型训练方法简介 Stable Diffusion 有四种训练模型的方法:Textual Inversion、Hypernetwork、LoRA 和Dreambooth 。它们的训练方法存在一定差异,我们可以通过下面对比来评估使用哪种训练方式最适合你的项目。 如果你知道模型中已经可以产生你想要的东西,例如,某种风格,或者已经 "在里面 "的特定名人,你可以使用这个...
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...
二、C 站模型推荐 1. Checkpoint 模型存放路径：/stabl-diffusio-webui/models/Stabl-diffusion ①DreamShaper 模型类别：Checkpoint 模型 下载地址： https://civitai.com/models/4384/dreamshaper 模型说明：胜任多种风格（写实、原画、2.5D 等），能生成很棒的人像和风景图。②Lyriel 模型类别：Checkpoint 模型 ...
使用“tools/diffusers2ckpt.py”将训练好的模型转换为ckpt检查点文件。六、模型应用 6.1 上传模型 将训练好的ckpt文件上传到WebUI的“models/Stable-diffusion”目录。6.2 使用模型 在WebUI中，输入指定的标志符（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 根据...
根据官方统计，Stable Diffusion v1-5 版本模型的训练使用了 256 个 40G 的 A100 GPU（专用于深度学习的显卡，对标 3090 以上算力），合计耗时 15 万个 GPU 小时（约 17 年），总成本达到了 60 万美元。除此之外，为了验证模型的出图效果，伴随着上万名测试人员每天 170 万张的出图测试，没有海量的资源...
二、C 站模型推荐 1. Checkpoint 模型存放路径:/stabl-diffusio-webui/models/Stabl-diffusion ①DreamShaper 模型类别:Checkpoint 模型 下载地址: https://civitai.com/models/4384/dreamshaper 模型说明:胜任多种风格(写实、原画、2.5D 等),能生成很棒的人像和风景图。
根据官方统计,Stable Diffusion v1-5 版本模型的训练使用了 256 个 40G 的 A100 GPU(专用于深度学习的显卡,对标 3090 以上算力),合计耗时 15 万个 GPU 小时(约 17 年),总成本达到了 60 万美元。除此之外,为了验证模型的出图效果,伴随着上万名测试人员每天 170 万张的出图测试,没有海量的资源投入就不...
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...
Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散模型)。这类模型时生成式模型,也就是说它们用于生成新的数据,这类新数据类似于它们训练时的数据。对于SD来说,这类新数据便是图片。 为什么叫diffusion model?因为它的数学公式看起来非常像物理上的扩散现象。下面我们具体介绍它的原理。