LoRA 模型的安装非常简单,就是将下载的 LoRA 模型,比如上例中的(萌萌画风 _V2.safetensors)模型,放入到 SD 目录的路径:SD 根目录\models\Lora 文件夹中即可。 这里需要注意两个事情: 1、有「A 启动器.exe」文件的地方,就是 SD 的根目录。 如果宝子找不到根目录,或者忘记从哪里进入根目录了,没关系,通过...
Safetensors格式所生成的内容与ckpt等格式完全一致(包括NFSW)。 Safetensors格式拥有更高的安全性, Safetensors比ckpt格式加载速度更快 该格式必须在2023年之后的Stable Diffusion内才可以使用,在此之间的SD版本内使用将无法识别。 Safetensors格式由Huggingface推出,将会逐渐取代ckpt、pt、pth等格式,使用方法上与其它格...
使用高性能服务器训练StableDiffusion——人物模型.safetensors 使用的是腾讯的HAI高性能服务,也可以使用华为、阿里、CSDN的都行,哪个方便用那个,用HAI的优势就是在于不用自行部署一遍StableDiffusion。 基础测试 先基础测试一下。 默认是中文的。 当前省去了下载中文插件的步骤了。但是只有基本模型。 正向词: 代码语言...
将safetensors文件放到文件路径:stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion lora安装: 将safetensors文件放到文件路径:stable-diffusion-webui/models/Lora vae安装: 将safetensors文件放到文件路径:stable-diffusion-webui/models/Vae 1.5 运行程序 这里是最容易出问题的地方,我在过程中会写出我遇到的问题以及解决...
Stable Diffusion中的模型存储格式很重要,因为它会影响模型的训练、存储和使用。Checkpoint和safetensors是Stable Diffusion中常见的两种模型存储格式。Checkpoint Checkpoint是Tensorflow框架中常用的模型保存方式。它保存了模型的权重和优化器的状态,以便恢复训练。在Stable Diffusion中,Checkpoint格式的模型可以包含更多的训练...
2、模型文件上面截图里左上角 Stable Diffusion checkpoint 的值怎么跟之前截图里的不一样?这是因为我换了一个模型文件,还记得前面提到那个将近 4 个 G 大小的模型文件(v1-5-pruned-emaonly.safetensors)吗?那是 stable-diffusion-webui 的默认模型文件,用这个模型文件生成出来的图片比较丑,因此我换了另...
创建 Stable Diffusion 模型依赖于使用 Safetensors 以安全格式存储模型权重。以 Safetensors 格式保存的 Stable Diffusion 模型,确保了模型在整个库中的安全分发。将模型权重转换为 Safetensors 格式是创建 Stable Diffusion 模型的关键步骤。通过采用 Safetensors ,机器学习从业者可以维持稳定的扩散,安全...
主模型后缀一般为 .ckpt 或者 .safetensors,并且体积比较庞大,一般在 2G - 7G 之间。而要管理模型我们需要进入 WebUI 目录下的 models/Stable-diffusion 目录下。在使用 WebUI 时左上角切换的就是主模型了。picture 1LoRA 和 LyCORISLoRA 是除了主模型外最常用的模型。LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型,一般...
万字长文:Stable Diffusion 保姆级教程 2022年绝对是人工智能爆发的元年,前有 stability.ai 开源 Stable Diffusion 模型,后有 Open AI 发布 ChatGPT,二者都是里程碑式的节点事件,其重要性不亚于当年苹果发布iPhone,Google推出Android。它们让AI不再是一个遥不可及的技术名词,而是触手可及、实实在在的智能应用工具...
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16',)pipe.enable_sequential_cpu_offload()generator = torch.Generator(device='cuda')for i, generation in enumerate(queue, start=1): generato...