对比实验 1)显存占用情况 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。…
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...
如果你一直关注 Stable Diffusion (SD) 社区,那你一定不会对 “LoRA” 这个名词感到陌生。社区用户分享的 SD LoRA 模型能够修改 SD 的画风,使之画出动漫、水墨或像素等风格的图片。但实际上,LoRA 不仅仅能改变 …
print(model_base)# CompVis/stable-diffusion-v1-4 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runwayml/stable-diffusion-v1-5。 如果您使用--push_to_hub选...
General and Checkpoints and Diffusion Weights 这是保存的行为,默认对大部分人是适用的。 在训练过程中生成 .ckpt 文件并保存,需要同时与Save Model Frequency (Epochs) 选项一起使用。 Lora LoRa UNET以及Text Encoder Rank基本上是Lora输出的质量控制参数。更高的ranks = 更高的质量 = 更大的输出文件。我们建...
network_module="networks.lora" # 在这里将会设置训练的网络种类,默认为 networks.lora 也就是 LoRA 训练。如果你想训练 LyCORIS(LoCon、LoHa) 等,则修改这个值为 lycoris.kohya network_weights="" # pretrained weights for LoRA network | 若需要从已有的 LoRA 模型上继续训练,请填写 LoRA 模型路径。
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...
将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。 2. 模型训练步骤 2.1 训练环境搭建 WebUI或者Diffuser https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Lora训练环境 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts ...
最近,甚至有人用Stable Diffusion和Dreambooth训练出了一个可以模仿人类插画师风格的AI,仅用了32张作品,就训练出了和插画师Hollie Mengert一模一样风格的艺术作品。 目前,训练Stable Diffusion模型的方法主要有四种,它们分别是:Dreambooth、Textual Inversion、LoRA和Hypernetworks。那么,这些模型的特点是什么?哪一个更适...
$network_weights = "" # pretrained weights for LoRA network | 若需要从已有的 LoRA 模型上继续训练,请填写 LoRA 模型路径。 # $network_weights = "D:\workspace\stable-diffusion-webui\models\Lora\koreanDollLikeness_v10.safetensors" # pretrained weights for LoRA network | 若需要从已有的 LoRA 模...