一、四种模型训练方法简介 Stable Diffusion 有四种训练模型的方法:Textual Inversion、Hypernetwork、LoRA 和Dreambooth 。它们的训练方法存在一定差异,我们可以通过下面对比来评估使用哪种训练方式最适合你的项目。 如果你知道模型中已经可以产生你想要的东西,例如,某种风格,或者已经 "在里面 "的特定名人,你可以使用这个...
3:stable-diffusion模型训练背景简介:Stable Diffusion最初在StabilityAI资助的LAION(一家德国非盈利组织)创建的公开数据集LAION-5B上进行训练,此后改为由6亿张带标题的图片组成的子集“LAION-Aesthetics v2 5+”上训练,该模型在由256个NVIDIA A100 GPU组成的亚马逊云计算服务上训练,训练时长为15万个GPU小时。 1.2...
Stable Diffusion 2.x 虽然训练步数更多,但是训练集中过滤掉了 NSFW 的图片。注意:SD 1.5 和 2.x 不兼容,但基于 SD1.5 训练的模型可以用在任何一个基于 SD1.5 的 checkpoint 上。而社区的大部分二次元 Checkpoint 模型基于 SD1.5 训练。 如果你在训练二次元 waifu,建议选择基于 SD1.5 的 checkpoint 作为基础模...
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、模型的复杂度以及可用的计算资源。开源工具和库：利用现有的开源工具和库（如Hugging Face的Diffusers库）可以大大简化模型...
本文讲述如何在 TI-ONE 上导入 Stable Diffusion V1 模型,并基于 Hugging Face 的Diffusers模块部署服务。 本文提供了4个案例: 基础Stable Diffusion 模型推理加速 Stable Diffusion + ControlNet 模型推理加速 Stable Diffusion + 固定 Lora 模型推理加速
2. CHECKPOINT MERGE(大模型）大模型这里可以理解为一个经过几十年训练的画师，每一种大模型都是使用几个G的图片喂养训练出来的，大模型之间的不同可以理解为不同画师的画风技巧，我比较喜欢的大模型是revAnimated这款2.5D风格，比传统漫画风更加立体，色彩更艳丽逼真，比真人模型更加艺术化，毕竟真人模型出来的图跟...
无分类器指引,一种实现 "不实用分类器的分类指引" 的方法。他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引,而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型(conditional diffusion model),把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件,实现了图像生成中所谓的 "无分类器"(即没有单独的图像分类器)指导。
通过训练Lora模型,我们可以进一步优化模型的性能,提高生成图像的质量和多样性。下面,我们将为您详细介绍Stable Diffusion Lora模型的训练过程。 一、准备工作 在开始训练之前,我们需要准备一些必要的工具和资源。首先,您需要安装Stable Diffusion模型,并确保其正常运行。其次,您需要准备一个训练集,其中包含用于训练模型的...
训练 stable diffusion 来生成LoRA定制模型 AI作画 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶适应,这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。 比如,GPT-3有1750亿参数,为了让它能干特定领域的活儿,需要做微调,但是如果直接对GPT-3做微调,成本太高太麻烦...
kohya-ss的训练脚本给出了三种训练LoRA的方法: Dreambooth 无 Caption:需要正则化,学习提示词+类型。这种就属于老的DB style训练,通过文件夹名字选择单一提示词触发。 Dreambooth 带 Caption:可以使用正则化,学习Caption或者标签。这是现在默认使用的训练方法,对每张图片对应的标签单独训练。这里的常见误解是文件夹名字...