使用StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained()方法SDXL半精度加载显存占用约7G左右。 使用load_lora_weights()加载了5个Lora模型后显存提升到8G,平均每个Lora的大小在200M左右。 使用unload_lora_weights()后显存没有发生变化,还是8G,说明该方法不会清空已经加载到显存的Lora模型,但这时候再调用模型生成图片已经丢失...
LoRA 最初的应用就是把一个预训练模型适配到另一任务上。比如 GPT 一开始在大量语料中训练,随后在问答任务上微调。对于 SD 来说,我们也可以修改 U-Net 的训练目标,以提升 SD 的能力。 有不少相关工作用 LoRA 来改进 SD。比如 Smooth Diffusion 通过在训练目标中添加一个约束项并进行 LoRA 微调来使得 SD 的...
在网上看到stable diffusion生成出的图片效果都比较华丽。但是自己尝试生图时,效果总是会不尽如人意,其实,想要生成一些特定的效果需要使用LoRA模型。, 视频播放量 964、弹幕量 52、点赞数 22、投硬币枚数 13、收藏人数 39、转发人数 3, 视频作者 AI绘画小月亮, 作者简介
今天吃不饱都别走。答疑交流172445921①我的C站主页(模型打个五星支持一下)CyberLoRaMaster Creator Profile | Civitai②外国作者konyconi的主页Tutorial: konyconi-style LoRA - [training data] | Stable Diffusion Other | Civitai③训练图集和打标参考链接:https:/,
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...
stable diffusion lora原理 LoRa(Long Range)是一种低功耗的远距离无线通信技术,其原理是通过扩频调制(Spread Spectrum Modulation)来实现。具体原理如下:1.扩频调制:LoRa采用了扩频技术,通过在发送的信号中引入伪随机序列(称为扩频码),将信号频率扩展到较宽的频带上。这样做的目的是提高信号的抗干扰能力,特别是对于...
一、LORA 的原理 1、Lora是什么 ? LORA,英文全称Low-Rank Adaptation of LargeLanguage Models,直译为大语言模型的低阶适应。这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。 LORA是一种在消耗更少内存的情况下,加速大型模型训练的训练方法,在stable diffusion中它允许使用低阶适应技术来快速微调扩散模型...
稳定扩散(Stable Diffusion)是LoRa训练的原理之一,通过这种方式可以提高LoRa网络的信号稳定性和传输距离。 训练原理包括两个关键部分:稳定性和扩散性。 稳定性是指LoRa网络在不同环境条件下的信号稳定性。在训练过程中,LoRa设备会根据环境的不同自动调整信号的频率、功率和编码方式,以适应信道质量的变化。这样可以确保在...
那么我们将一个人物LORA的特征分下类 (人物LORA为例,容易理解) 角色容貌:主要为人物的脸型、五官等,有时候还伴有特定的表情和发型发饰。 角色服饰:主要为特定的服饰,比如机甲衣、汉服等; 画面风格:常见的画风多为仙侠风,国风,midjourney风格等; LoRA | 角色容貌 ...
稳定扩散 LoRa 技术能够实现长距离的通信,覆盖范围可以达到几公里甚至几十公里,适用于城市和农村等不同环境下的远程通信需求。 2. 低功耗设计 LoRa 技术在节点设备的设计中考虑了低功耗的需求,因此在物联网应用中可以实现长时间的运行,减少了频繁更换电池或充电的成本和麻烦。 3. 高抗干扰能力 稳定扩散 LoRa 技术...