这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AutoDL 训练stable-diffusion lora模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
1.创建镜像实例
2. 启动实例
3.启动服务
4.配置参数
4.1 基础模型选择 
4.2 文件路径设置
5.点击打印训练信息
6.训练模型（点击Train model）
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-562114.html
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何为LoRA？LoRA并不是扩散模型专有的技术，而是从隔壁语言模型（LLM）迁移过来的，旨在解决避免将整个模型参数拷贝下来才能对模型进行调校的问题。因为大型语言模型的参数量过于恐怖，比如最近新出的GPT-4参数量约为100 万亿。 LoRA采用的方式是向原有的模型中插入新的数
个人网站：https://tianfeng.space/ 其实想写LORA模型训练很久了，一直没时间，总结一下现在主流的两种LORA模型训练方式，分别是朱尼酱的赛博丹炉和秋叶大佬的训练脚本，训练效果应该是赛博丹炉更好，我个人更推荐朱尼酱的赛博丹炉，界面炫酷，操作简单，作者也是花了很多
在使用 Stable Diffusion 的时候，可以选择别人训练好的 Lora，那么如何训练自己的 Lora，本篇文章介绍了介绍了如何训练Lora，如何从训练的模型中选择好的模型，如何在 Stable Diffusion 中使用。 闲话不多说，直接实际操作吧，干货满满，记得关注哦，以免找不到了。首先我们来获
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，成本太高太麻烦了。 LoRA的
如果对代码使用有困难的小伙伴可以直接使用WebUI版的LoRA模块进行训练操作。不管是训练人物，场景，风格，还是服装都是一套通用的模式，仅仅是使用不同的数据集得到的结果不同。 使用 git clone --recurse-submodules https://gi
需要训练自己的LORA模型 1、有sd-webui有训练插件功能 2、有单独的LORA训练开源web界面 两个开源训练界面 1、秋叶写的SD-Trainer https://github.com/Akegarasu/lora-scripts/ 没成功，主要也是cudnn和nvidia-smi中的CUDA版本不一致退出 2、 Kohya\\\'s GUI GitHub - bmaltais/kohya_ss 成功了 遇到问题1, cudn
由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。 更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理 专栏或我的个人主页查看 基于DETR的人脸伪装检测 YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测） YOLOv8训练自己的数据集（足球检测） YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理 YOLOv5：I
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不怕笑话，我曾经为了找这个功能，居然搞了半天时间，结果还没有搞定。 后来再不断地研究各种教程，就是没有发现这个功能，无意间发现有一个人贴了一张图片， 他只是介绍放到这个目录，他没有告诉我这个目录怎么样来的，因为我在同样的位置上没有这个目录。 这样
Rocky Ding 公众号：WeThinkIn 【人人都是算法专家】栏目专注于分享Rocky在AI行业中对业务/竞赛/研究/产品维度的思考与感悟。欢迎大家一起交流学习💪 大家好，我是Rocky。 Rocky在知乎上持续撰写Stable Diffusion XL全方位的解析文章： 深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础
