当然，除了Hugging Face可以使用Stable Diffusion模型外，百度paddlepaddle 也可以来使用此模型，在Google colab上面新建一个工程，安装paddlepaddle !pip install --upgrade paddlepaddle!pip install --upgrade paddlehub 然后在代码中添加如下代码，直接运行即可 import paddlehub as hubmodule = hub.Module(name="stable_...
(2)点击my drive,new folder新建文件夹,并改名为model。 2. 打开google colab并同步ipython文件 (1)打开https://colab.research.google.com/ (2)点击file-upload notebook,在弹出来的窗口里面选择github,输入https://github.com/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ip...
打开github地址,并将分支切换到drive分支这个github仓库就是stable diffusion在Colab上面的安装源码, https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 我们可以看到这里有三个链接 第一个是one time install and update,是安装到Colab的脚本 第二个链接是run,是在Colab上运行的脚本 第三个链接是add mode...
在上述代码中,我们使用build_model函数定义了一个深度为50、beta值为0.2的Stable Diffusion模型。然后,我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行模型编译。最后,我们使用fit方法进行模型训练。你可以根据需要调整超参数和模型结构以获得更好的性能。现在,你已经成功地使用Google Colab训练了Stable Diffusion AI模型。你可以使...
-, 视频播放量 3287、弹幕量 7、点赞数 35、投硬币枚数 23、收藏人数 99、转发人数 8, 视频作者 大姨子zy, 作者简介 牛马,相关视频:【2024官方首发V5.秋叶SD教程】最详细最全面的Stable Diffusion教程!零基础入门到精通!综合案例实战,AIGC人工智能(附SD最新安装包),
第三个链接是add model,是在stable diffusion中添加新的model 在本教程中我们只会用到前两个,add model会使用其他更好的方法。 步骤二:安装 我们要打开这里的第一个脚本,方法是按住control加上open in Collab,之后会在colab中打开install.ipynb。 首先点击“复制到云端硬盘”,此时会提示我们登录google账号,登录自己...
在读本文之前,我想你一定使用过sd作图程序,并且对ai工具有一定的了解,本文主要介绍如何使用免费的Google GPU算力训练自己的ai模型,并将其应用到你的stable diffusion程序中。 毕竟如果要自己购买一套中高端性能的GPU服务器用来训练,成本还是挺高的。 二、Google colab介绍 ...
https://colab.research.google.com/github/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/blob/main/stable_diffusion_webui_colab.ipynb Stable Diffusion 1.5 stable_diffusion_1_5_webui_colab https://colab.research.google.com/github/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/blob/main/stable_diffusion_1_5_web...
在第一步打开stable-diffusion-webui-colab项目的README.md中右键点击Add Model行的Open in Colab选择在新的标签页中打开链接进入Google Colab界面后输入对应的model_url和model_name便可以添加新的Modelmodel_url可以在下面的网站中查找 https://civitai.com/https://huggingface.co/ model_name可以自定义，建议做...
不过由于stable_diffusion对于电脑显卡要求较高(基本要3系以上显卡,显存至少要8GB,SD的模型占据的硬盘也比较多,至少有20-30GB空间)或者mac os系统的电脑,所以本次方案可以解决这些问题,通过google colab的免费算力来帮我们实现stable_diffusion_webui的部署。