這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Stable Diffusion 使用lora-scripts WebUI訓(xùn)練LoRA模型。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。
如果對代碼使用有困難的小伙伴可以直接使用WebUI版的LoRA模塊進(jìn)行訓(xùn)練操作。不管是訓(xùn)練人物，場景，風(fēng)格，還是服裝都是一套通用的模式，僅僅是使用不同的數(shù)據(jù)集得到的結(jié)果不同。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-583840.html
使用 git clone --recurse-submodules https://gi文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-583840.html
到了這里，關(guān)于Stable Diffusion 使用lora-scripts WebUI訓(xùn)練LoRA模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！
在Stable Diffusion網(wǎng)絡(luò)中，通常會下載社區(qū)中的LoRA模型，并對CLIP模型和Unet的CrossAttention的線性層進(jìn)行微調(diào)。相應(yīng)的被微調(diào)的層會有 \\\'lora_up\\\' 和 \\\'lora_down\\\' 兩組參數(shù)，分別對應(yīng)上述的 A 和 B 矩陣。參考高手的代碼，只需根據(jù)LoRA保存的層的名稱找到Stable Diffusion對應(yīng)的參數(shù)，然后對原
本文收錄于《AI繪畫從入門到精通》專欄，專欄總目錄：點(diǎn)這里，訂閱后可閱讀專欄內(nèi)所有文章。 大家好，我是水滴~~ 本教程旨在深入探討 LoRA 模型的奧秘，涵蓋其基本概念、獨(dú)特作用以及實(shí)操指南。我們將從下載和使用LoRA的步驟出發(fā)，進(jìn)而探討在使用 LoRA 模型時(shí)需要注意的
1、CKPT（CheckPoint） 經(jīng)過訓(xùn)練的圖片合集，被稱作模型，也就是chekpoint，體積較大，一般真人版的單個(gè)模型的大小在7GB左右，動(dòng)漫版的在2-5個(gè)G之間 早期的CKPT后綴名是ckpt，如今新的CKPT后綴名都是safetensors 2、Lora 是一種體積較小的繪畫模型，是對大模型的微調(diào)。與每次作畫只能
由于本人水平有限，難免出現(xiàn)錯(cuò)漏，敬請批評改正。 更多精彩內(nèi)容，可點(diǎn)擊進(jìn)入YOLO系列專欄、自然語言處理 專欄或我的個(gè)人主頁查看 基于DETR的人臉偽裝檢測 YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（口罩檢測） YOLOv8訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（足球檢測） YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理 YOLOv5：I
Stable Diffusion主要有 4 種方式：Dreambooth, LoRA, Textual Inversion, Hypernetworks。 Textual Inversion （也稱為 Embedding），它實(shí)際上并沒有修改原始的 Diffusion 模型， 而是通過深度學(xué)習(xí)找到了和你想要的形象一致的角色形象特征參數(shù)，通過這個(gè)小模型保存下來。這意味著，如果原模型里面這
設(shè)計(jì)師們往往對于新出的繪畫工具上手比較艱難，本文針對目前比較火熱的Stable Diffusion+ControlNet指導(dǎo)AI藝術(shù)設(shè)計(jì)的工具使用進(jìn)行全面講解。很多人會有預(yù)感，未來要么設(shè)計(jì)師被圖形學(xué)程序員取代，要么會使用AI工具的設(shè)計(jì)師取代傳統(tǒng)設(shè)計(jì)師，2023年開始，AI輔助設(shè)計(jì)甚至主導(dǎo)設(shè)計(jì)
Stable Diffusion用來文字生成圖片，ControlNet就是用來控制構(gòu)圖的，LoRA就是用來控制風(fēng)格的 。 國內(nèi)加速官網(wǎng)： mirrors / AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui · GitCode 安裝參考： Stable Diffusion安裝與常見錯(cuò)誤（+Lora使用）2023年最新安裝教程_cycyc123的博客-CSDN博客 保姆級教程：從0到1搭建St
本著覺知此事要躬行的態(tài)度，筆者沒有去看任何國內(nèi)的教程，依靠著純粹在 Github 上翻閱原版代碼倉庫，找到了解決方案 LoRA 的特點(diǎn)就是幾張圖就夠，并且不需要復(fù)雜的文本注釋。 所以，你的數(shù)據(jù)集，就是一堆散裝照片，縮放到正確的尺寸 (512x512 對應(yīng) SD1.x, 768x768 對應(yīng) SD2.x)
1、使用diffusers-0.14.0, stabel-diffusion 模型 v-1.5版本 下載diffusers-0.14.0 并解壓，新建文件test.py, 寫入以下： import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(\\\"./stable-diffusion-v1-5\\\") pipe = pipe.to(\\\"cuda\\\") prompt = \\\"a photo of an astronaut riding a horse on mars\\\" image = pi
以坤坤為例，上網(wǎng)隨便找了幾個(gè)坤坤的人臉圖像，作為訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集? 建議看一遍教程，雖然這個(gè)up主好像不是很專業(yè)的樣子，不過流程差不多是這樣的，重點(diǎn)關(guān)注一下虛擬環(huán)境搭建完之后，在終端選擇配置的操作，就是一堆yes no，的選項(xiàng)，跟著視頻來就行了。 本地找個(gè)訓(xùn)練
