sh examples/pytorch/stable_diffusion/lora/run_train_lora.sh 模型链接和下载 使用社区开发者分享的stable diffusion系列模型,本文推荐的是stable-diffusion-v1.5: 模型链接:https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5/summary 社区支持直接下载模型的repo # ### Loading Model and To...
Train a diffusion model Unconditional image generation is a popular application of diffusion models th...
5. 训练完,选择最满意步数下的模型文件,embeddings模型文件一般在stable-diffusion-webui/embeddings下【放在此目录下即可,生成图片的时候就可以输入对应的tag来使用】,hypernetworks模型可以放在stable-diffusion-webui/models/hypernetworks下,hypernetworks在settings里即可选择 最后在text2img 和 img2img即可应用 下面...
然后把步骤 1 中的含有 n 级别噪点的噪点图和关键词“SKS”一同输入给 Diffusion Model ,让 Diffusion Model 进行去噪点操作,得到一个从 n 级别去除一定噪点到 n-1 级别的相对少一些噪点的图像(图1 中 Diffusion Model 模块右侧的柯基犬图) 然后把步骤 3 生成的 n-1 级别图像和步骤 2 生成的 n-1 级别图...
在Stable Diffusion的U-Net中添加了交叉注意层对文本嵌入的输出进行调节。交叉注意层被添加到U-Net的编码器和解码器ResNet块之间。 Text-Encoder 文本编码器将把输入文字提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间,这是一个简单的基于transformer的编码器,它将标记序列映射到潜在文本嵌入序列。从这里可以看到使用良好的文字提示...
您可以同时添加多个ControlNet进行多Condition的控制。训练其他Condition来控制SD的具体操作,请参见Train a ControlNet to Control SD。 本文基于阿里云GPU服务器搭建Stable Diffusion模型,并基于ControlNet框架,快速生成特定物体图片。 重要 阿里云不对第三方模型“Stable Diffusion”的合法性、安全性、准确性进行任何保证,...
model card 模型卡(仅仅翻译了有关禁止使用的节选) (模型卡不是使用条款,相当于模型使用说明书) https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/main/Stable_Diffusion_v1_Model_Card.md The model should not be used to intentionally create or disseminate images that create hostile or alienating environm...
Step 3: Train you own Stable Diffusion model In addition to using pre-trained models for the out-of-the-box text-to-image and image-to-image functionalities, another major advantage of Stable Diffusion is the ability to train your own models using any base model. ...
You may also fine-tune the model on your data to improve the results, given the inputs you provide. Disclaimer: You must have a GPU to run Stable Diffusion locally. Step 1: Install Python and Git To run Stable Diffusion from your local computer, you will require Python 3.10.6. This ...
训练过程中的GPU/CPU/内存状态如下: 性能加速效果 总结 本文基于腾讯云高性能计算实例评测运行了官方 Stable diffusion 训练脚本,运行过程中通过性能分析挖掘了若干个训练性能优化方向并加以实施,最终取得了4倍多的性能提升。