今天给大家分享一个特别强大的Stable Diffusion插件:EasyPhoto,这个插件一直在迭代,从最开始的AI写真,然后是AI视频,到最近的AI换装,能力一直在持续增强。 这个插件的基础能力是Lora训练,只需要5-20张特定人物或者风景的照片,不需要对图片进行任何格式化和打标的处理,也不需要理解各种复杂的参数,就可以生成一个独特的Lora...
在模型下载网站,如果模型是LoRA模型,网站会特别标识出来。以 liblib.ai 为例: 模型左上角会有一个模型类型的标记,CHECKPOINT代表大模型,LORA代表这是一个LoRA模型。 点击进入模型详情之后,我们可以看到它的一些介绍,以及下载按钮。注意看下图我标出来的这几个地方: 1、下载按钮:点击即可下载,可能需要先登陆。LoRA模...
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产品图像。通过预训练一个通用的物体生成模型,并使用少量特定产品的图片进行LoRA微调,可以快速获得一个专门生成该产品的模型。 通过结合不同物体特征的LoRA模型,可以生成具有复杂特征的物体。
刷新回到Stable Diffusion,在文生图界面下方找到可选附加网络(LoRA插件),点击启用。先点击下方刷新模型列表,然后随便选择一个LoRA模型。 下拉选择XYZplot脚本,X轴类型选择“可选附加网络模型1”(AddNet Model 1)。 然后点击小黄书图标可以看到所有可用的LoRA模型,我们选择我们需要的模型,其他的删除即可(注意这里是文本,...
3.启动stable-diffusion-webui,点击生成按钮下面的show/hide extra network按钮,然后就能在展开的小窗里面看到lora的右侧,多了一个LyCORIS页面了。点击刷新,即可看到刚刚放进去的lycoris文件。 4.点击想要使用的lycoris文件,提示词区域则会自动添加lycoris相关语句。比如<lyco:miniature_V1:1.0>。
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。
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...
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。
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...
前言:在我们绘图过程中我们用到了 Checkpoint 模型和 VAE 模型,但是还有另外三种可以辅助我们出图的模型没有给大家介绍,他们分别是 Embeddings(嵌入)、Lora(低秩适应模型)、Hypernetwork(超网络)这三种模型;在开始讲解这三个模型之前我们一定要记住不止 Checkpoin