LoRA的训练过程和Dreambooth很像,但与之对比,LoRA训练快很多,而且使用的内存很低,LoRA模型很小,你可以加到不同的模型中,通常它的大小在150MB左右。 最后是Hypernetwork,基本上来说,它与LoRA一样,目前为止还没有一份和它相关的官方论文,不过,我通过阅读AUTOMATIC 111代码库发现,这就是它的运行方式。 不过,这个方...
1. LoRA 的定义 LoRA 原本是 Low-Rank Adaptation of Large Language Models 的缩写 ,译为大语言模型的低阶适应,最早是由微软研究员引入的一项技术(论文:arxiv.org/abs/2106.0968)。但现在 LoRA 技术不仅仅限于 LLM 大语言模型,它还被应用于各种多模态模型之中,比如 Stable Diffusion。所以现在后面的 LLM 索性...
1)大模型占用的内存会非常大,都是1GB 以上的,那是因为大模型又成百上千张图片训练出来的,学习的东西会非常的多,模型里面记录的数据也就会非常的多,基于他学过的东西,让我们输入关键词就对生成出对应的图片,如果是模型没有学习过的东西,那么无论输入什么关键词他都是生成不了对应的图片的,假入我们输入汉服,然后...
二、LoRa(低秩模型) 1、什么是 LoRa Low-Rank Adaptation Models 向AI传递、描述某一个特征准确、主题清晰的形象,针对游戏、动漫角色形象进行二次创作。 2、LoRa 下载与安装 下载完成以后,放在 stable-diffusion-webui/models/Lora 文件夹 3、使用 LoRa 辅助画图 三、Hypernetwork(超网络) 1、什么是Hypernetwork ...
LoRA（Low-Rank Adaptation）通过学习rank-decompostion matrices减少可训练参数数量，同时冻结原始权重，降低大型语言模型的存储需求并实现高效任务切换。LoRA在训练特定任务时优于其他自适应方法，包括适配器、前缀调整和微调。Hypernetwork最初用于微调技术，是一个小型神经网络，连接到Stable Diffusion模型上，...
LoRA，即低秩自适应，是一种更有效地训练大型语言模型的新方法。LoRA 不会重新训练模型的所有参数，而是将可训练的秩分解矩阵引入模型架构的每一层，同时保持预先训练的模型权重不变。Stable Diffusion Stable Diffusion 是一种基于扩散过程的生成模型，用于图像生成。扩散模型通过逐步对图像添加噪声，然后再去噪声化，...
Seed是生成该图像的主要关键。拥有特定图像的Seed的任何人都可以生成具有多个变化的完全相同的图像。这就像种植一颗种子并生长出同一品种的新作物。在Stable Diffusion中,Seed非常重要,因为它可以用于生成具有不同提示的相似图像。Seed可以帮助您生成可重复的图像,尝试其他参数或提示变化。
LoRA不仅可以用于大语言模型，还可以用于生成图像的模型。例如，Stable Diffusion模型是使用LoRA改进的。Stable Diffusion模型是一个生成图像的模型，它使用扩散过程来生成图像。LoRA通过在Stable Diffusion模型中添加可训练层来改进模型。这使得Stable Diffusion模型生成的图像更逼真。LoRA是一项强大的技术，它可以用来提高大...
3. **LoRA 基于相似的训练框架，LoRA直接对Diffusion Model模块中的参数进行调整，生成独特的模型文件，影响最终图像生成效果。与Hypernetwork相比，LoRA通常表现更优，能够捕捉更多细节。4. **Dreambooth Dreambooth模型直接作用于Diffusion Model模块，进行大规模参数微调以适应特定特征，生成独特图像。此模型...