<lora:模型的名字:模型的权重> 模型的名字和模型的文件名不一定相同,我们可以在“低秩微调模型(LoRA)”中点击这个模型,WebUI就会自动在提示词中增加对这个模型的引用。 模型的权重越高生成图片时越贴近模型提供的主体或者风格,权重的取值范围是:0-1。 以下是不同权重时的效果展示: 生成图片时可以同时使用多个LoRA...
设置训练使用的 Stable Diffusion 大模型,“Model Quic Pick”这里可以选择一些 SD 的基础大模型,训练的时候会先去 HuggingFace 下载,不过我实际测试跑不同,所以这里选择custom,然后自己上传一个模型,因为训练图片是真实世界的狗子,所以这里使用了realisticVisionV51(使用AutoDL镜像的同学不用再上传,已经内置了),这是一...
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]
Lora模型的操作步骤 安装并启用Lora模型后，点击Lora图标。在正向提示词栏中，Lora模型的特征将自动出现在生成栏里。通常，最后一位数字（控制权重）设置在0.5到0.8之间。对于想要快速学习Stable Diffusion等AI工具的朋友们，找到合适的学习资源是关键。市面上的教程多是零散的视频或理论性较强的文档，这对于希望快速...
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...
LoRA在物体生成中的应用 除了角色、风格、概念和服装生成,LoRA技术在物体生成中的应用也具有重要意义。无论是在产品设计、广告制作还是在虚拟现实中,生成特定物体的图像都是一个常见需求。利用LoRA,Stable Diffusion模型可以快速适应不同的物体生成需求。 例如,在产品设计场景中,设计师希望生成一系列具有特定外观和功能的...
LoRA: 全名为Low-Rank Adaptation of Large Language Models（大语言模型的低阶适配器），简单来说就是大语言模型的微调小模型，在Checkpoint的大模型的下通过这个小模型可以进行微调。模型存放位置在models\LoRA下。可以看出LoRA是在某个Stable Diffusion大模型下训练生成的一个小模型，用于微调大模型。LoRA可以调整人物...
https://civitai.com/models/264290/styles-for-pony-diffusion-v6-xl-not-artists-styles 著名的动漫⼤模型 Pony Diffusion V6 XL 发布后,迅速涌现出了众多基于 Pony 的LoRA模型和重新训练的⼤模型。 基于约2.6M张图像的训练,该 LoRA 模型训练数据涵盖了动漫、卡通、⽑茸动物和Pony⼩⻢等多种类型的图像...
在Stable Diffusion的界面中,找到并点击Lora模型的选项,启用Lora模型。安装Lora资源,可以访问资源(如liblib)找到Lora类型的资源。本地安装路径是sd-webui-aki-v4/models/Lora文件夹中,然后刷新界面。安装并启用Lora模型后,点击Lora图标。在正向提示词栏中,Lora模型的特征将自动出现在生成栏里。通常,最后一位数字(...
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...