在Stable Diffusion网络中,通常会下载社区中的LoRA模型,并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有 'lora_up'
和 'lora_down'
两组参数,分别对应上述的 A
和 B
矩阵。参考高手的代码,只需根据LoRA保存的层的名称找到Stable Diffusion对应的参数,然后对原始网络的参数进行更新即可。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-500901.html
初识LoRA
尽管每个checkpoint都是Stable Diffusion模型,但由于受到不同图片训练的影响,神经元权重各异,因此各有各的风格。然而这时会发现一些问题:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-500901.html
- checkpoint文件非常大,大小不等,多为2 ~ 7 GB,如果需要多种风格,将占用大量硬盘空间
- 每个checkpoint不
到了这里,关于Stable diffusion WebUI LoRA使用教学的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!