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Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
前言：最近一直在做stable diffusion微调方面的研究， 因为stable diffusion模型非常大，一个非常关键的问题是微调哪个部分才是最有效的？是微调unet吗？是微调text encoder吗？这篇博客对这个问题做一些探索。
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模型权重的组成
Dreambooth做法文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-612410.html
Lora做法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612410.html
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当你打开模型网站C站后，你可以看到右上角筛选里面有很多不同种类的模型 包括： Checkpoint 、 Textual Inversion 、 Hypernetwork 、 VAE 、 Lora 、 LyCORIS 、 Aesthetic Gradients 等等 其中 Checkpoint 是主模型，所以体积会很大，因为要基于大模型参数的训练，所以最开始诞生的就是主模型，
为什么要做模型微调 模型微调可以在现有模型的基础上，让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。Stable Diffusion 模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。 下面是一个通用的微调过程的概述 ： 准备数据集 ：准备用于微调的数据集。
稳定扩散是一种流行的算法，已用于各种机器学习任务，例如图像分割、去噪和修复。但原有算法存在收敛速度慢、难以处理高维数据等局限性。为了解决这些问题，研究人员提出了一种微调版本的 Stable Diffusion，称为 DreamShaper。在这篇博文中，我们将讨论 DreamShaper 的主要功
chatGPT带来了几个月的AIGC热度，文本图像生成模型大行其道，但AI在视频生成任务上尚没有较好的开源仓库，并受限于“缺那么几百块A100\\\"的资源问题，大多数人无法展开视频生成的研究。好在目前有不少针对视频生成的相关paper，也有不少开源实现，事实上缺的是一个完
推荐一款好用的模型微调工具，cybertron furnace 是一个lora训练整合包，提供训练 lora 模型的工具集或环境。集成环境包括必要的依赖项和配置文件、预训练脚本，支持人物、二次元、画风、自定义lora的训练，以简化用户训练 lora 模型的流程。支持图片预处理、图片的标签编辑
本次微调使用的数据集为： LambdaLabs的Pokemon数据集 使用git clone命令下载数据集 数据集一共883条样本，包含两个部分：image（图）和 text（文），如下图所示。 微调时只需要使用以下命令运行 train_text_to_image_lora.py 文件即可。需要根据下载的路径文件地址对相应的参数进行修改
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 前言： AIGC大模型(如stable diffusion models)的训练成本已经超过绝大多数人的承受范围，如何利用已有的开源大模型，花费较小的成本微调出属于自己的专有模型？现在微调方法diffusion大模型基本只剩下Dreambooth、textual inversion、LoRA和Hypern
扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图 模型。这些模型与 Diffusers 库 结合使用，使得构建图像生成工作流
Stable Diffusion 是一种文本到图像的潜在扩散模型，由 Runway 和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成以文本描述为条件的详细图像，也应用于其他任务，如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。 体验
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