后续的 DragDiffusion 也用了相同的方法,并使用 LoRA 来代替完全微调。近期的 DiffMorpher 为了实现两幅图像间的插值,不仅对两幅图像单独训练了 LoRA,还通过两个 LoRA 间的插值来平滑图像插值的过程。 风格调整 LoRA 在 SD 社区中最受欢迎的应用就是风格调整了。我们希望 SD 只生成某一画风,或者某一人物的图片...
我们需要把下载的模型放到 Stable Diffusion WebUI 的 LoRA 模型的文件夹下边。 <stable-diffusion-webui>/models/Lora 注意替换 <stable-diffusion-webui> 为你的 SD WebUI 安装目录,然后重启 Stable Diffusion WebUI。 如果部署成功,我们可以在“文生图”或者“图生图”页面的“低秩微调模型(LoRA)”中看到刚刚上...
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...
Stable Diffusion 是一个用于调用 LoRa 功能的 Python 库,提供了一组方便的本地 API。使用 Stable Diffusion,我们可以轻松地实现 LoRa 设备之间的通信,并进行数据的收发。下面是 Stable Diffusion 的类图示例: 11LoRaDeviceGatewayNodeFrameAPI Stable Diffusion 的安装和使用 首先,我们需要安装 Stable Diffusion。使用以...
实现“stable diffusion 本地 api python 调用 lora”的步骤 整体流程: 安装所需的库和依赖 配置LoRa 通信模块 初始化 LoRa 模块 设置LoRa 模块的参数 创建LoRa 通道 发送数据到 LoRa 通道 接收LoRa 通道的数据 每一步的具体操作: 安装所需的库和依赖 ...
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。
给模特换衣服,如果使用photo shop进行人工抠图,费时又费力。那么,AI时代如何使用Stable Diffusion的API实现模特自动换装呢? 开始之前,请确保Stable diffusion和controlnet在WEB UI状态下可以正常运行并输出。然后,退出WEB UI,打开命令行工具,进入sd所在的文件夹,输入.\webui.bat --medvram --xformers --nowebui,...
顺带一提，LoRA其实可以共同使用，所以使用人物的LoRA同时使用风格类的LoRA理论上是可行的：上面的图就是同时使用人物LoRA与wlop大大的画风LoRA的成果。提醒一点，stable diffusion会在把LoRA提示词在LoRA混合进模型之后过滤掉，所以一些特殊的stable diffusion语法是无法使用的，例如混合提示词：[Vallaria:old man:0.2]
stable diffusion教程——lora插件,附加网络,提高你的出图效率 #stablediffusion #ai绘画 - 设计师雨晨于20230827发布在抖音,已经收获了7.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
准备工作 请你确保,你已经完成了 StableDiffusion-01 这一节的内容,可以顺利的运行SD,并且可以正常的生成图片。 本节我们就尝试使用LoRA并生成图片。 介绍 LoRA Stable Diffusion中的LoRA(Low-Rank Adaptation,低秩自适应)是一种针对大型