2.微调Stable Diffusion模型 这一步首先需要下载示例数据集和训练代码,然后下载预训练模型并转化成diffusers格式。最后就是进行Stable Diffusion模型的微调,进行lora模型的训练。 #下载用于虚拟上装的模型训练数据集和训练代码。! curl-L-C-"https://cn-beijing-data.aliyundrive.net/kALNzqH1%2F687695%2F653e0c31ca...
基于LoRA进行Stable Diffusion的微调blog.csdn.net/dzysunshine/article/details/131910727 首先将项目clone到本地 https://github.com/huggingface/diffusersgithub.com/huggingface/diffusers 然后下载模型的参数,本文使用的是runwayml/stable-diffusion-v1-5(可以考虑用镜像) https://huggingface.co/runwayml/stabl...
训练完成后,模型文件会保存到设置的输出目录。比如 epoch 训练循环数设置了 5,就会得到 5 个训练好的 LoRA 模型。二、本地训练 要求N卡,推荐 RTX 30 系列及以上显卡,训练环境可以用秋叶大佬的一键训练包,或者安装 Stable Diffusion WebUI 的训练插件。 github.com/liasece/sd-w...
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...
LoRA 论文预印本链接：https://arxiv.org/abs/2106.09685 用于 Diffusers 的 LoRA 🧨 尽管 LoRA 最初是为大模型提出的，并在 transformer 块上进行了演示，但该技术也可以应用于其他地方。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 ...
使用lora微调AI画图小模型是行之有效的方法,以下是一个以AI训练AI的训练参数说明,仅供相关学习同事参考! # Train data path | 设置训练用模型、图片 pretrained_model="./sd-models/3Guofeng3_v32.safetensors" # base model path | 底模路径 is_v2_model=0 # SD2.0 model | SD2.0模型 2.0模型下 clip_...
(微调完的LoRA生成的效果如下,其中几张) 机器环境 页面提供 PyTorch 2.0 Python 3.8 Ubuntu 20 CUDA 11.8 CPU 内存80GB 磁盘100GB 显卡3090 24GB * 1 实际环境 实际系统中的环境,有略微的不一样,但是不影响。 同时,项目中有一些指定的 CUDA 版本等问题:比如我是CUDA12.0,但是项目要求CUDA18.1。这些问题也需要...
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。
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...