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Checkpoint、Textual Inversion、Hypernetwork、VAE、Lora、LyCORIS、Aesthetic Gradients等等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，你可以把它当作其他模型的主体文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-680805.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，
今天，我们将探索一个为Bilibili社区核心贡献者秋叶大佬所发布的神器——一款整合软件包。这款软件巧妙地简化了学习Python和网络知识这一通常漫长的过程。即使是编程新手，也能轻松入门并开始使用Stable Diffusion（简称SD），并且几乎不需要任何调整，就能体验到前沿的A
作为 ML 工程师，Edge Analytics和Infinity AI的团队非常熟悉与为计算机视觉应用程序获取高质量标记图像相关的挑战。随着生成图像模型的发布，例如来自Stability AI的开源Stable Diffusion，我们探索了使用生成模型来提高特定语义分割模型的性能。 Stable Diffusion是 Stability AI 在今年早些
stable diffusion是一种文本生成图片的大模型。它可以使用不同种类的模型生成图片，每种模型都有特定的功能，从而实现对不同细节的定制化处理。 1. CheckPoint模型 首先是CheckPoint模型，它是stable diffusion的主模型，包含了大量的场景素材，所以它的体积很大，其它模型都是在它
目录 1.模型基本分类 1.1 CheckPoint 大模型/底模型/主模型 1.2 VAE美化模型/变分自编码器 1.3 HyperNetwork 超网络 1.4 embeddings（/Textual Inversion） 嵌入式向量 1.5 loRa 低秩适应模型 2. 下载途径和渠道 2.1 C站 2.1.1 如何筛选到自己需要的模型 2.1.2 使用技巧 2.1.3 学习他人作品 2.2 HuggingFace 想
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中，
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
textual inversion 发布时间：2022 目标：与DreamBooth一样，都是想要微调模型生成特定目标或风格的图像 方法：通过在vocabulary中添加一个额外的embedding来学习输入的新特征。预训练模型的所有参数都锁住，只有新的embedding被训练 DreamBooth与textual inversion区别 微调参数不同：前者微调
下载地址： 自用备份，有需要的人请拿去，不客气！！ 1.4版本下载： CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face 1.5版本下载： runwayml/stable-diffusion-v1-5 at main sdxl-0.9.0版本下载 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9 sdxl-1.0版本下载： https://huggingface.co/stabilityai/stable-
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