简单来说,底模(checkpoint)通常是 Stable Diffusion 中生成图像的基础模型,它包含了所有的参数和权重,不需要额外的文件,不同的底模往往有不同的画风和擅长的领域,底模通常占用的空间都很大,大概在2G-7G之间。 LoRA是一种微调模型,它可以将某一类型的人物或事物的风格固定下来,比如真人美女、国风、动漫等,但是LoRA...
通过这种低秩分解方式,LoRA 能以较少的计算资源和内存消耗,有效微调模型,使其适配特定任务或数据集,比如依据大量特定人物照片,训练出符合该人物特征的 LoRA 模型。 经过训练得到的 LoRA 模型,本质是一组经过优化的低秩矩阵参数集合。在推理阶段,将 LoRA 模型与 Stable Diffusion 模型拼接使用时,LoRA 层会依据输入的文...
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，...
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。 种子和噪声的关系:The seed is a number thatdecided the initialrandom noisewe talked about previously, and since the random noise is what determines the final image, i...
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，...
在AIGC蓬勃发展的当下，LoRA（即大型语言模型的低秩自适应）已逐渐成为AI绘画领域中与Stable Diffusion系列模型不可或缺的伴侣。二者结合，不仅激发了无数创新的风格、人物描绘和概念创作，更在降低AI绘画制作成本、助力大模型微调方面展现出显著优势。LoRA技术的火热程度不言而喻，已然成为AIGC领域面试中的常客。对于...
AI辅助建筑设计:Stable Diffusion+Controlnet+Lora ——— 【优点】 只需6张图,即可实现风格的快速学习迁移; 可将学习的同一风格,用在不同角度上; 生成的图像精美; 其他应用(如彩总、分析图等)。 ——— 【基本概念】 LORA:对同一人物(建筑)的不同角度进行学习训练后——通过6张左右的...
Lora模型的基本概念 Lora模型可以被理解为一种特殊的特征注释工具。它允许用户标注和强调某些独特的特征，比如个人的面部特征、特定的细节、小众构图或者独特的艺术风格。如何使用Lora模型 启用Lora模型：在Stable Diffusion的界面中，先点击这里：找到并点击Lora模型的选项。安装Lora资源：如果你还没有安装Lora模型，可以...
LoRA模型全称是:Low-Rank Adaptation of Large Language Models,可以理解为Stable-Diffusion中的一个插件,仅需要少量的数据就可以进行训练的一种模型。在生成图片时,LoRA模型会与大模型结合使用,从而实现对输出图片结果的调整。 我们举个更容易懂的例子:大模型就像素颜的人,LoRA模型就如同进行了化妆、整容或cosplay,但...