LoRa网络结构 LoRa是专门设计用于物联网无线传输的流行技术之一,LoRa网络规范有LoRa物理层技术(非开放技术由semtech提供)和LoRAWAN(MAC多媒体接入层)开放层协议。 协议层次 LoRa整个网络协议层次如下,Application为应用层,常见的LoRaWAN协议即为LoRaMAC协议,协议定义的终端类型有ClassA、ClassB、ClassC
AUTOMATIC1111的webui是近期流行的stable-diffusion应用,几乎成为AI绘图的必用工具,然而,知其然必须要知其所以然,这一系列文章旨在分析stable-diffusion-webui的源码,从而探究AI绘图的代码实现。 目录: Gradio的基本用法 txt2img的实现 模型加载的过程 启动流程 多语言的实现方式 脚本的实现方式 扩展的实现方式 Lora功...
然而,CLIP在处理通用自然语言时表现良好,但直接将其应用于医学文本可能会引入一个领域差距。因此,作者使用参数高效的微调(PEFT)[10]和LoRA[11]方法,以更有效地适应CLIP到作者的任务。作者使用的第二种文本编码器是Electra[12],另一个流行的文本编码器。作者在实验部分比较了这两种编码器的性能。作者在预训练的Elect...
在模型架构选择与调优阶段,Stable Diffusion架构由于其适用于艺术创作场景而成为首选。在以SD 1.5等基础模型为蓝本进行微调时,采用LoRA技术以实现轻量化训练。关键参数建议如下: 训练轮次:200-300 epochs 学习率:1e-5到3e-6区间逐步衰减 Batch Size:根据显存调整(建议不低于4) 正则化系数:0.01-0.05以防止过拟合 为...
在COCO 2014和COCO 2017两个文本到图像的零样本生成任务中,MaskUNet相较于原始的Stable Diffusion 1.5与LoRA方法,在图像质量指标(FID)上均有显著提升。例如,在COCO 2014数据集上,MaskUNet将FID分数从12.85降低至11.72,COCO 2017上则从23.39降至21.88,表现出更强的生成能力。同时,在图文一致性方面(CLIP分数)与其他方...
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,以基于DeepSpeed的Qwen-VL模型为例,为用户提供了多模态理解模型在ModelArts Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户, 来自:帮助中心 查看更多 → 场景介绍 911版本仅是使用run_type来指定训练的类型,只能...
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近年来,LoRA [21] 和 DoRA [35] 等方法被提出,它们通过在预训练权重中注入低秩矩阵来提高模型灵活性并缓解过拟合问题。但这些方法仍然会调整原始参数空间,可能对预训练模型的泛化能力产生影响。相比之下,我们提出的 MaskUNet 在不更新 U-Net 参数的前提下保留了预训练模型的泛化能力。 2.3. Training-free Models...
[ComfyUI]人物一致性解决方案,FLUX+Lora模型训练,自行生成一致人物数据集,附训练流程+模型 6910 118 00:44 App 【ComfyUI工作流】最强超真实AI照片转跳舞视频教程,能把任何图片秒变视频!教你轻松掌握流量密码,AI绘画小白也能快速成为视频制作高手!comfyui工作流 2761 76 10:06 App DeepSeek-R1+Flux文生图Comf...
Describe the bug This error happens with a custom attention processor after setting lora layers Reproduction from diffusers import UNet2DConditionModel from diffusers.models.lora import LoRALinearLayer class AttnProcessorCustom: def __ca...