这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion 使用lora-scripts WebUI训练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。
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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-583840.html
使用 git clone --recurse-submodules https://gi文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-583840.html
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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
本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里，订阅后可阅读专栏内所有文章。 大家好，我是水滴~~ 本教程旨在深入探讨 LoRA 模型的奥秘，涵盖其基本概念、独特作用以及实操指南。我们将从下载和使用LoRA的步骤出发，进而探讨在使用 LoRA 模型时需要注意的
1、CKPT（CheckPoint） 经过训练的图片合集，被称作模型，也就是chekpoint，体积较大，一般真人版的单个模型的大小在7GB左右，动漫版的在2-5个G之间 早期的CKPT后缀名是ckpt，如今新的CKPT后缀名都是safetensors 2、Lora 是一种体积较小的绘画模型，是对大模型的微调。与每次作画只能
Stable Diffusion主要有 4 种方式：Dreambooth, LoRA, Textual Inversion, Hypernetworks。 Textual Inversion （也称为 Embedding），它实际上并没有修改原始的 Diffusion 模型， 而是通过深度学习找到了和你想要的形象一致的角色形象特征参数，通过这个小模型保存下来。这意味着，如果原模型里面这
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
设计师们往往对于新出的绘画工具上手比较艰难，本文针对目前比较火热的Stable Diffusion+ControlNet指导AI艺术设计的工具使用进行全面讲解。很多人会有预感，未来要么设计师被图形学程序员取代，要么会使用AI工具的设计师取代传统设计师，2023年开始，AI辅助设计甚至主导设计
Stable Diffusion用来文字生成图片，ControlNet就是用来控制构图的，LoRA就是用来控制风格的 。 国内加速官网： mirrors / AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui · GitCode 安装参考： Stable Diffusion安装与常见错误（+Lora使用）2023年最新安装教程_cycyc123的博客-CSDN博客 保姆级教程：从0到1搭建St
本着觉知此事要躬行的态度，笔者没有去看任何国内的教程，依靠着纯粹在 Github 上翻阅原版代码仓库，找到了解决方案 LoRA 的特点就是几张图就够，并且不需要复杂的文本注释。 所以，你的数据集，就是一堆散装照片，缩放到正确的尺寸 (512x512 对应 SD1.x, 768x768 对应 SD2.x)
以坤坤为例，上网随便找了几个坤坤的人脸图像，作为训练的数据集 建议看一遍教程，虽然这个up主好像不是很专业的样子，不过流程差不多是这样的，重点关注一下虚拟环境搭建完之后，在终端选择配置的操作，就是一堆yes no，的选项，跟着视频来就行了。 本地找个训练
1、使用diffusers-0.14.0, stabel-diffusion 模型 v-1.5版本 下载diffusers-0.14.0 并解压，新建文件test.py, 写入以下： 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
