训练LoRA模型 LoRA模型训练成本不高,往往只需要几十张图片就能训练出比较好的效果,广泛用于在生成图片时强化特定事物,比如某个高级脸、某种穿搭风格、某种绘画风格等等,经常用来做模特换衣、插画生产等,比较方便普通用户试玩。 有兴趣的可以看我另一篇文章:手把手教你在云环境炼丹:Stable Diffusion Lora 模型保姆级炼制...
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...
Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难，这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA，在自定义数据集上微调模型要容易得多。Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本，可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。这里展示...
在微调 Stable Diffusion 的情况下,LoRA 可以应用于将图像表示与描述它们的提示相关联的交叉注意层。下图的细节 (摘自Stable Diffusion 论文) 并不重要,只需要注意黄色块是负责建立图文之间的关系表示就行。 据我们所知,Simo Ryu (GitHub 用户名@cloneofsimo) 是第一个提出适用于 Stable Diffusion 的 LoRA 实现的...
LoRA 微调 Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难,这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA,在自定义数据集上微调模型要容易得多。 Diffusers 现在提供了一个LoRA 微调脚本,可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。
利用LoRA,开发者可以快速微调Stable Diffusion模型,以生成具有特定特征的角色。 例如,在一个游戏开发场景中,设计师需要生成一系列具有独特服装和外貌的角色。通过应用LoRA技术,可以预先训练一个基础模型,并通过少量数据对其进行微调,以适应具体的角色设计需求。这种方法不仅提高了开发效率,还能确保生成的角色在风格和细节上...
Stable Diffusion 微调的目标,是将新概念注入预训练模型,利用新注入的概念以及模型的先验知识,基于文本引导条件生成自定义图片。目前主流训练 Stable Diffusion 模型的方法有 Full FineTune、Dreambooth、Text Inversion 和 LoRA,不同方法的实现逻辑和使用场景不同,选型简单对比如下: ...
此代码段将打印他用于微调的模型,即“CompVis/stable-diffusion-v1-4”。就我而言,我从 Stable Diffusion 1.5 版开始训练我的模型,因此如果您使用 我的 LoRA 模型 运行相同的代码,您会看到输出是。 Pedro Cuenca 的 LoRA 模型:https://huggingface.co/pcuenq/pokemon-lora 如果您使用选项,我们在上一节中看到的...
AI一键换背景,再也不用抠图找背景素材了 指定背景嵌入式更换背景融图 SD真实照片更换背景工作流 Stable Diffusion AI绘画 全套系列教程 AIGC与设计 3483 61 【SD全套模型推荐】2024年SD最受欢迎15大模型!新手必备大模型与Lora模型大放送 一键安装,永久使用,stable diffusion模型下载安装教程! AIGC_小白龙 1025 41...
在使用Stable Diffusion中的LoRA模型时，首先需要选定底座模型，如1.5、2.0、XL等版本，然后将LoRA模型与之合并，进行推理或微调训练。训练完成后，需将LoRA模型拆分出来，供后续推理或训练使用。这一过程与原始的模型训练和推理相似，但关键在于LoRA模块的注入，它使得权值矩阵的输出不再是单一的，而是融合了原有矩阵...