Keep n tokens和Shuffle caption,这两个选项放在一起说,Shuffle caption表示随机打乱tokens,因为在prompt输入引导词的顺序很有可能和训练时的顺序不一样,在微调训练时同时打乱数据集中的文本数据里的token会对结果起到模型对引导词在各类顺序下的生成能力,keep tokens的则是指定保留前几个tokens不被打乱。 CLIP skip:...
LoRA的做法是,冻结预训练好的模型权重参数,然后在每个Transformer(Transforme就是GPT的那个T)块里注入可训练的层,由于不需要对模型的权重参数重新计算梯度,所以,大大减少需要训练的计算量。 LoRA的微调质量与全模型微调相当,要做个比喻的话,就好比是大模型的一个小模型,或者说是一个插件。 安装训练图形化界面 为了...
Stable Diffusion模型的训练包括两个主要部分: a) 扩散器(Diffuser): 通过添加噪声数据,将训练数据集(如图像)逐渐转化为噪声分布。 b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络),学习从噪声数据和条件(如文本prompt)中重建原始数据。 通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中...
一旦模型训练完成并满足性能要求，可以将其部署到适当的平台上，以便用户可以输入文本描述并生成对应的图像。注意事项 计算资源：Stable Diffusion模型的训练需要大量的计算资源，包括高性能计算机和GPU。确保你有足够的资源来支持模型的训练。时间成本：模型的训练可能需要数天甚至数周的时间，具体取决于数据集的大小、模型...
第1个步骤：下载Stable Diffusion安装包 首先，我们需要去官方网站（https://www.stablediffusion.com/）下载Stable Diffusion的安装包。这个安装包是根据你的操作系统类型和位数来选择的。例如，如果你的操作系统是Windows 64位，则应该下载对应的64位安装包。第2个步骤：解压文件到本地 在下载完安装包后，我们需要将...
修改训练设置 设置里面勾选第一个选项节约显存。 设置完毕,点击保存,并重启webui 创建Embedding 创建完会给个地址。 /root/stable-diffusion-webui/embeddings/v1-mytest-suisui.pt 创建超网络 训练 拉下去,点训练。 开始训练。 训练过程能看到成长 慢慢等着吧,中途别退出啊,不然还得从新跑,我就不小心扣屏幕了...
2.微调Stable Diffusion模型 这一步首先需要下载示例数据集和训练代码,然后下载预训练模型并转化成diffusers格式。最后就是进行Stable Diffusion模型的微调,进行lora模型的训练。 #下载用于虚拟上装的模型训练数据集和训练代码。! curl-L-C-"https://cn-beijing-data.aliyundrive.net/kALNzqH1%2F687695%2F653e0c31ca...
【6】LyCORIS模型 介绍: 此类模型也可以归为Lora模型,也是属于微调模型的一种。一般文件大小在340M左右。不同的是训练方式与常见的lora不同,但效果似乎会更好不少。 其中本人较喜欢的“Miniature world style 微缩世界风格”就属于这类模型。 获得: 但要使用此类微调模型,需要先安装一个locon插件,直接将压缩包解压...
2. 训练集 如果训练素材较少的话,可以将素材拆分为多个训练集分开训练:例如希望出肖像特写,训练素材就需要多放比较近的脸部特写。如果希望是半身,就多放半身,全身一些。 如果是需要照顾任一镜头的模型,需要有合适的配比,高分辨率的素材,更多的素材 3. AI打标签 ...
提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间,即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围,而非直接指定作画结果。提示词的效果也受模型的影响,有些模型对自然语言做特化训练,有些模型对单词标签对特化训练,那么对不同的提示词语言风格的反应就不同。 提示词内容 ...