本期要录制的节目呢,是给大家分享一下我们会试启动器的最新版本的一个大概的一个概况,那么当你安装完启动器之后啊,打开你的压缩包啊,解压缩,安装完基本环境,点击启动之后呢,就会看到这样一个启动的一一个页面,那么会显示SD啊,Stable diffusion web UI,那么我们常
5、模型发布者提供的使用当前LoRA模型生图的参数,包括提示词、采样器、采样步数、随机种子等等,使用完全一致的生图参数可以生成完全一样的图片。 在页面的下方还有其它爱好者使用这个模型的一些返图,以及图片对应的生成参数,你可以直接拿来主义。 使用模型 安装模型 我们需要把下载的模型放到 Stable Diffusion WebUI 的Lo...
LoRA在Stable Diffusion webui上的使用方法很简单，无论是自己训练的LoRA或者从huggingface，Civitai等网站下载下来的LoRA，例如这个萨尔达公主的LoRA，下载下来之后放入stable diffusion webui安装目录下的/models/ 文件夹之后，重新启动Stable Diffusion webui之后就能用了！简单说一下用法：在Show/Hide Extra Network按钮...
该文本编码器通常被视为Stable Diffusion中的“成品”,不是模型训练的对象,但它也是训练LoRA 额外学习的学习范围。 LoRA中更新的文本编码器用于所有Attention块中,因此这里添加的神经网络将对最终图像产生巨大影响。 这些添加的神经网络在 Kohya_ss 中称为“文本编码器”。 2. 让我们启动 kohya_ss 看了LoRA学习的...
1.5、确定最终LoRA模型 这里我们进入了stable diffusion webui界面,我希望测试最终回合,这里不会有任何数字附加,所以我们用随机种子测试强度1加入指令。 这些是我们的结果,个人而言我很喜欢。如果达不到你想要的清晰度,可以将lora强度降为0.9或者更低。 我们保留种子数字,将强度降低为0.9,可以看到人为痕迹消失了。当然...
而LoRA模型作为Stable Diffusion的一个轻量级微调模型,更是为图像装饰和风格生成提供了新的思路。本文将带领大家深入了解LoRA模型,并通过lora-scripts WebUI实现模型的训练和应用。 一、LoRA模型简介 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种轻量级的模型微调方法,它通过对基础模型进行低秩适应来生成多样化的图像。与传统的模型...
\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion 安装完成后,重启 Stable diffusion 使其生效。 三、LORA 的使用 LORA的使用方法与Embeddings和Hypernetwork一样,为了方便新朋友的理解,这里详细演示一下步骤。 1、选择刚才安装的 chekpoint 模型 2、输入参数 ...
扩展地址:https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks 点击安装 image.png 然后勾选安装的扩展,点击Apply and restart UI image.png 下载Lora扩展模型 模型:https://civitai.com/ 选择一个lora模型 image.png 下载到指定位置 cd stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-additional-networks/...
滚动页面我们找到“扩散控制网络(ControlNet插件)”和“Kohya-ss Additional Networks(这个就是用来使用LoRA模型的)”,点击后面的“Install”进行安装(建议每次只点一个安装,安装成功后再点另外一个),等Installing消失就说明安装成功了。 我们关闭Stable-Diffusion-WebUI界面,在JupyterLab界面中,暂停运行(见下面截图),再...
kohya_ss 启动后,依次进入“LoRA”->“Training”。 Source Model 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re...