当前位置: 首页 > news >正文

【AIGC】Stable Diffusion的模型微调

在这里插入图片描述

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。这包括输入图像和相应的标签(如果适用)。确保数据集与您的微调任务相匹配,并且具有足够的样本量和多样性。

选择模型:选择要微调的 Stable Diffusion 模型。根据您的任务需求,选择合适的预训练模型。您可以根据任务的复杂性和数据集的大小选择不同的模型规模。

冻结部分层(可选):根据您的需求,决定是否冻结预训练模型的一部分层。通常,您可以选择冻结模型的前几层,以保留模型在基本特征上学到的知识,而只微调顶层来适应新任务。

定义微调策略:定义微调的训练策略,包括学习率、优化器、损失函数等。您可以选择使用预训练模型的默认参数,或根据任务的要求进行调整。

微调模型:使用准备好的数据集和定义的微调策略,对模型进行微调。通过多次迭代训练模型,并根据验证集的性能进行调整。

评估模型:在微调完成后,使用测试集对模型进行评估,并评估其在新任务上的性能。

调整和优化:根据评估结果对微调过程进行调整和优化,包括调整模型架构、超参数等。

在 Stable Diffusion 模型微调方面,主要有四种方法:Dreambooth、LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)、Textual Inversion和Hypernetworks。它们之间的区别如下:

Textual Inversion( Embedding):这种方法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与你想要的图像特征一致的角色形象特征参数。它的本质是在微调时训练一个小模型,该模型可以根据文本描述生成对应的图像。然而,它并不能教会 Diffusion 模型渲染其没有见过的图像内容。

Dreambooth:Dreambooth 是将输入的图像训练到 Stable Diffusion 模型中,微调整个神经网络的所有层权重。它的本质是先复制了源模型,然后在其基础上进行微调,形成一个新模型。这种方法需要大量的显存来训练,并且训练速度较慢。

LoRA:LoRA 也使用少量图片进行微调,但它是训练单独的特定网络层的权重,并将新的网络层插入到原始模型中。LoRA 生成的模型较小,训练速度较快,但它的效果会依赖于基础模型。

Hypernetworks:Hypernetworks 与 LoRA 类似,但它是一个单独的神经网络模型,用于输出可以插入到原始 Diffusion 模型中的中间层。通过训练,我们可以得到一个新的神经网络模型,该模型能够向原始 Diffusion 模型中插入合适的中间层及对应的参数,从而使输出图像与输入指令之间产生关联关系。

总的来说,LoRA 是目前主流的训练方法,因为它的训练时间和实用性较高。但根据任务的具体需求,选择合适的微调方法非常重要。

相关文章:

【AIGC】Stable Diffusion的模型微调

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&#xf…...

VNCTF 2024 Web方向 WP

Checkin 题目描述:Welcome to VNCTF 2024~ long time no see. 开题,是前端小游戏 源码里面发现一个16进制编码字符串 解码后是flag CutePath 题目描述:源自一次现实渗透 开题 当前页面没啥好看的,先爆破密码登录试试。爆破无果…...

第11章 GUI

11.1 Swing概述 Swing是Java语言开发图形化界面的一个工具包。它以抽象窗口工具包(AWT)为基础,使跨平台应用程序可以使用可插拔的外观风格。Swing拥有丰富的库和组件,使用非常灵活,开发人员只用很少的代码就可以创建出…...

综合项目---博客

一.运行环境 192.168.32.132 Server-Web linux Web 192.168.32.133 Server-NFS-DNS linux NFS/DNS 基础配置 1.配置主机名静态ip 2.开启防火墙并配置 3.部分开启selinux并配置 4.服务器之间通过阿里云进行时间同步 5.服务器之间实现ssh免密…...

leetcode(矩阵)74. 搜索二维矩阵(C++详细解释)DAY7

文章目录 1.题目示例提示 2.解答思路3.实现代码结果 4.总结 1.题目 给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵: 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数 target ,如果 target 在矩阵中…...

超详细||YOLOv8基础教程(环境搭建,训练,测试,部署看一篇就够)(在推理视频中添加FPS信息)

一、YOLOv8环境搭建 这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建,如果没有完成的可以看我的这篇博客:超详细||深度学习环境搭建记录cudaanacondapytorchpycharm-CSDN博客 1. 在github上下载源码: GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YO…...

LeetCode171. Excel Sheet Column Number

文章目录 一、题目二、题解 一、题目 Given a string columnTitle that represents the column title as appears in an Excel sheet, return its corresponding column number. For example: A -> 1 B -> 2 C -> 3 … Z -> 26 AA -> 27 AB -> 28 … Exa…...

pycharm创建py文件,自动带# -*- coding:utf-8 -*-

File–Settings...

希捷与索尼集团合作生产HAMR写头激光二极管

最近有报道指出,希捷(Seagate)在生产其采用热辅助磁记录(HAMR)技术的大容量硬盘时,并非所有组件都在内部制造。根据日经新闻的一份新报告,希捷已与索尼集团合作,由索尼为其HAMR写头生…...

电脑竖屏显示了怎么回复原状

电脑屏幕变成这样 怎么恢复原状? 1、登录系统 2、在桌面上空白点击鼠标右键 3、在右键菜单中选择“屏幕分辨率”,左键点击打开 4、在窗口中“方向”位置选择“横向” 5、保存设置win7桌面即可恢复到正常状态...

Elasticsearch从入门到精通

目录 🧂1.简单介绍 🥓2.安装与下载 🌭3.安装启动es 🍿4.安装启动kibana 🥞5.初步检索 🧈6.进阶检索 🫓7.Elasticsearch整合 1.简单介绍🚗🚗🚗 Elat…...

Halcon 相机标定

文章目录 算子单相机标定单相机标定畸变的矫正 算子 gen_caltab 生成标定文件 gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile :) 算子来制作一个标定板XNum 每行黑色标志圆点的数量。YNum 每列黑色标志圆点的数…...

【JavaScript】深浅拷贝

JavaScript中复制对象有深拷贝和浅拷贝两种方式 浅拷贝:浅拷贝只复制对象的第一层属性,而不复制嵌套对象的引用。这意味着如果原始对象包含嵌套对象,浅拷贝后的对象仍然会共享这些嵌套对象的引用。可以使用`Object.assign()`或展开运算符(`...`)来进行浅拷贝。 // 浅拷贝示…...

CH32V3xx RT-Thread RS485实现modbus rtu master

目录 1、串口配置1.1 串口初始化1.2 uart DMA 初始化1.1.3 发送函数2、agile modbus3、应用测试4、遇到的问题本文通过ch32v3xx的串口 + RS485收发器实现modbus rtu master设备。此工程中移植的RT-Thread Nano系统,详情可参看本专栏前几篇文章。 1、串口配置 串口使用重映射后…...

当网站遭到DDOS攻击怎么办?

一般网站进行上线后会经常遭到攻击,有一些攻击不怎么容易被发现,当大规模的攻击来临时,会给企业造成巨大的损失,使网站的业务下线并且访问异常,出现很多的问题。 其中DDOS攻击是最高频的一种网络攻击方式,那…...

ES6中的数组解构赋值【详解】

文章目录 1.数组的解构赋值1.1 基本用法1.2 默认值1.3更多对象解构赋值 1.数组的解构赋值 1.1 基本用法 ES6允许按照一定的模式,从数组和对象中提取值,对变量进行赋值,这被称为结构。 let [a, b, c] [1, 2, 3];如果解构不成功&#xff0c…...

error An unexpected error occurred: “https://registry.npm.taobao.org

背景: 想使用yarn命令结果报错 问题原因: 原来证书到期了 http://registry.npm.taobao.org/ 把这个放到浏览器搜索的时候自动换成https://registry.npmmirror.com/ 方案: npm cache clean --forcenpm config set registry https://registry…...

react中commit工作流程

整个React工作流程可以分为两大阶段: Render阶段 Schecule Reconcile Commit阶段 注意,Render阶段是在内存中运行的,这意味者可以被打断,而commit阶段一旦开始同步执行直到完成。 Renderer工作的阶段被称为commit阶段。commit阶…...

C++类和对象-多态->多态的基本语法、多态的原理剖析、纯虚函数和抽象类、虚析构和纯虚析构

#include<iostream> using namespace std; //多态 //动物类 class Animal { public: //Speak函数就是虚函数 //函数前面加上virtual关键字&#xff0c;变成虚函数&#xff0c;那么编译器在编译的时候就不能确定函数调用了。 virtual void speak() { …...

QShortcut

一、QShortcut简介 QShortcut是Qt框架中提供的一个类&#xff0c;用于创建和管理键盘快捷键。它允许开发者为应用程序定义一组快捷键组合&#xff0c;当用户按下这些组合键时&#xff0c;可以触发相应的动作或事件。QShortcut的使用使得用户能够更加方便、快捷地操作应用程序&…...

7.4.分块查找

一.分块查找的算法思想&#xff1a; 1.实例&#xff1a; 以上述图片的顺序表为例&#xff0c; 该顺序表的数据元素从整体来看是乱序的&#xff0c;但如果把这些数据元素分成一块一块的小区间&#xff0c; 第一个区间[0,1]索引上的数据元素都是小于等于10的&#xff0c; 第二…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄

文&#xff5c;魏琳华 编&#xff5c;王一粟 一场大会&#xff0c;聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中&#xff0c;汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手&#xff0c;关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中&#xff0c;…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上&#xff0c;开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识&#xff0c;在 vs 2017 平台上&#xff0c;进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发&#xff1b;初步熟悉开发一…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

第25节 Node.js 断言测试

Node.js的assert模块主要用于编写程序的单元测试时使用&#xff0c;通过断言可以提早发现和排查出错误。 稳定性: 5 - 锁定 这个模块可用于应用的单元测试&#xff0c;通过 require(assert) 可以使用这个模块。 assert.fail(actual, expected, message, operator) 使用参数…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

HTML前端开发:JavaScript 常用事件详解

作为前端开发的核心&#xff0c;JavaScript 事件是用户与网页交互的基础。以下是常见事件的详细说明和用法示例&#xff1a; 1. onclick - 点击事件 当元素被单击时触发&#xff08;左键点击&#xff09; button.onclick function() {alert("按钮被点击了&#xff01;&…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

vulnyx Blogger writeup

信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面&#xff0c;gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress&#xff0c;说明目标所使用的cms是wordpress&#xff0c;访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...

渗透实战PortSwigger靶场:lab13存储型DOM XSS详解

进来是需要留言的&#xff0c;先用做简单的 html 标签测试 发现面的</h1>不见了 数据包中找到了一个loadCommentsWithVulnerableEscapeHtml.js 他是把用户输入的<>进行 html 编码&#xff0c;输入的<>当成字符串处理回显到页面中&#xff0c;看来只是把用户输…...