LoRA
保姆级教程!Stable Diffusion LoRA模型训练教程(新手篇)
本篇文章仅整理归纳我的LoRA训练思路及步骤,以及自己遇到的问题和解决方案的复盘整理。希望对新手炼丹师们有所启发和帮助。
LoRA 相关干货:
S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
一般来说,大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是,当针对众多任务(如个性化助手)对 base 模型进行微调时,训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配(LowRank Adaptation,LoRA)是一种参数效率高的微调方法,通常用于将 base 模型适配到多种任务中,从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。这种模式为服务过程中的批量推理提供了大量机会。LoRA 的研究表明了一点,只对适配器权重进行微调,就能获得与全权重微调相当的性能。虽然这种方法可以实现单个适配器
如何从零开始训练专属 LoRA 模型?4600字总结送给你!
上篇文章我分享了 47 个高质量的 Stable Diffusion 模型,这些模型都是别人训练好的,使用起来非常方便。但是如果我们要生成特定人物、物品或画风,别人的这些模型就满足不了了,这时候就需要通过训练自己的专属模型来实现。
目前 Stable Diffusion 主要有四种模型训练方法:Dreambooth、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork。本文主要介绍如何训练 LoRA 模型,LoRA 是一种轻量化的模型微调训练方法,是在原有大模型的基础上,对模型进行微调,从而能够生
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