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,...
现在我们有一个数据集,我们需要原始模型的Stable Diffusion模型,可在此处下载,(名称为:sd-v1-4-full-ema.ckpt)接下来我们需要设置训练的代码和环境。我们将使用原始训练代码的一个分支,该分支已经过修改以使其能更友好地进行微调:justinpinkney/stable-diffusion。 Stable Diffusion 使用基于 yaml 的配置文件以及传递...
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...
dream booth需要在专门的dream booth训练colab中跑程序,但是Textual Inversion在Stable Diffusion自带的web ui界面中就可以使用。 首先,还是要准备几十张照片,然后可以在birme网站调整成512*512的尺寸。 打开Stable Diffusion界面,点击训练→建立嵌入,填入这个模型的名称、初始化文字(调用模型时用的词语),每个标记的向量数...
1.启动安装程序：打开解压后的Stable Diffusion文件夹，然后双击“install.bat”文件。这将启动安装程序。2.选择安装选项：选择“Custom Install（自定义安装）”选项。这将让你选择安装位置以及其他选项。3.选择安装位置：选择要安装Stable Diffusion的位置。请确保选择你能轻松找到的位置。4.完成安装：点击“Install（...
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...
使用Stable Diffusion进行人像训练前，需准备足够的数据集。可以是COCO数据集等公共数据，也可以是自采图片，建议数据集含几千张图片。数据处理 准备数据集后，需处理。将图片缩放至相同大小，提高训练效率。用图像软件删除背景，保留前景人物。模型训练 利用Stable Diffusion算法进行训练：安装深度学习框架(如PyTorch、...
不过，既然是AI模型，就要用素材来学习和训练，无论是大师名作、小朋友涂鸦，还是新鲜拍摄的街头美景、热血漫画，它都来者不拒，完美融合。不过，Stable Diffusion是来者不拒了，但那些素材也不是天上掉下来的，这些素材的作者，自己的作品被拿去训练AI模型了，有经过他们同意或授权吗？前不久，Reddit上就因为这个问题...
一般来说,您需要定义模型的结构、优化器、损失函数等参数,并使用框架提供的API进行模型的训练和评估。此外,您还可以参考一些开源的StableDiffusion实现,如Runway Gen-2、StableDiffusion.js等。这些实现提供了详细的训练流程和代码示例,可以帮助您更好地理解StableDiffusion模型的训练过程。最后,如果您想了解更多关于Stable...
4.3 Train 训练模型 主要参数，见下图标识 Prompt模板内容 a photo of [name]关于参数具体的取值：需要积累经验，根据不同的图片数量、质量，进行调优。训练完成后，在/content/stable-diffusion-webui/textual_inversion目录以及/content/stable-diffusion-webui/embeddings目录生成了.pt文件，非常小，一般只有几十kb。