最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之微调模型篇
✨ 目录
- 🎈 模型种类
- 🎈 变分自动编码器 / VAE
- 🎈 美学梯度 / Aesthetic Gradients
- 🎈 大型语言模型的低阶自适应 / LoRA
- 🎈 超网络模型 / Hypernetwork
- 🎈 微调模型 / LyCORIS
🎈 模型种类
- 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,你可以把它当作其他模型的主体 - 因为体积太大,导致在处理各种细节的时候准确度其实是不够的,比如我要调图片的饱和度,给图片添加不同的滤镜,所以对于细节的处理,出现了各种衍生出来的小模型
- 比如上一篇我们讲解的
Embedding
模型,它就是负责文本理解的模块,上手非常容易,但是效果却非常的不错,逐渐被用户接受,因此相继出现了其他的模型
🎈 变分自动编码器 / VAE
- 这个其实就是在主模型基础上做图片微调的,比如大家经常使用的滤镜,以及处理图片的饱和度
- 所以这类模型比较少,主要是一些主流的修图软件已经可以实现这些功能,用起来门槛更低
- 首先,默认操作界面上是没有 VAE 选项的,需要手动开启
- 点击设置
Setting
► 点击用户界面User Interface
► 找到快捷设置列表Quicksettings list
► 输入框添加,sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers
► 点击应用设置Apply settings
► 点击重启UI界面Reload UI
,即可看到VAE
选项卡
- 下载
vae
模型后,将其放置在models/VAE
目录下,当然,你可以从C站
上面下载,也可以从huggingface
上面下载 - 一些常见的
VAE
下载地址: https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
https://huggingface.co/AIARTCHAN/aichan_blend/resolve/main/vae/Anything-V3.0.vae.safetensors
https://huggingface.co/AIARTCHAN/aichan_blend/resolve/main/vae/Berry's%20Mix.vae.safetensors
- 下载好,然后点击
VAE
设置项右边的刷新按钮就可以看到这些模型
- 可以使用
X/Y/Z plot
脚本对比一下加和不加VAE
的一个对比情况
🎈 美学梯度 / Aesthetic Gradients
- 这个模型主要是通过一张或者几张参考图生成一个美学模型,最终对提示词进行调整和加权
- 项目地址是:
https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients
,其中aesthetic_embeddings
目录下有一些准备好的Embedding
- 如果你想使用它,需要安装扩展:
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-aesthetic-gradients
- 安装好这个扩展后,就可以在
Aesthetic imgs embedding
里面选择对应的Embedding
- 但是现在这个美学梯度已经属于落后的模型方式了,效果相对其他方案而言,已经没有了任何优势,现在算是大势已去
🎈 大型语言模型的低阶自适应 / LoRA
- 这个模型主要是通过矩阵分解的方式,微调少量参数,并加总在整体参数上,所以它现在主要用来控制很多特定场景的内容生成
LoRA
模型下载后需要放置在models\lora
目录下- 对比下不用
LoRA
和用LoRA
的区别
🎈 超网络模型 / Hypernetwork
- 主要是让梯度作用于模型的扩散
Diffusion
过程。扩散过程中的每一步都通过一个额外的小网络来调整去噪过程的结果 - 功能和
embedding
、lora
类似,都是对生成的图片进行针对性地调整 hypernetwork
的应用领域较窄,主要是训练画风,训练难度很大- 未来很有可能被后出现的
lora
所替代,新手可以将hypernetwork
理解为低配版的lora
hypernetwork
最重要也是实现最好的功能是对画面风格的转换,也就是切换不同的画风- 模型下载后需要放在
models\hypernetworks
目录下,主要使用方式是在prompt
中使用嵌入语法<hypernet:felt:1>
- 我这里使用的是毛毡风格画:
https://civitai.com/models/68942/felt
🎈 微调模型 / LyCORIS
- 这是最近开始流行的一种新的模型,如其名字是一种超越传统方法的
Lora
,但是要比LoRA
能够微调的层级多,它的前身是LoCon (LoRA for convolution layer)
LyCORIS
模型可以放在lora
的目录下,当做普通的lora
使用,但无法使用丰富的细节参数- 如果需要使用更多的参数,需要安装扩展:
https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-lycoris
- 安装过
LyCORIS
插件后,将LyCORIS
模型下载后,拷贝至models\LyCORIS
- 比如我们使用C站很火的胶片风模型:
https://civitai.com/models/33208/filmgirl-film-grain-lora-and-loha
- 使用语法:
<lyco:LoRA名称:1:0.5:13>
,可以通过script
中的prompt matrix
功能可以查看加和不加lyco
的区别
# prompt
young 1girl with braided hair and fluffy cat ears, dressed in Off-Shoulder Sundress, standing in a rustic farm setting. She has a soft, gentle smile, expressive eyes and sexy cleavage. The background features a charming barn, fields of golden wheat, and a clear blue sky. The composition should be bathed in the warm, golden hour light, with a gentle depth of field and soft bokeh to accentuate the pastoral serenity. Capture the image as if it were taken on an old-school 35mm film for added charm, looking at viewer, ||<lora:Velvia1:0.6># negative prompt
cartoon, anime, sketches,(worst quality, low quality), (deformed, distorted, disfigured), (bad eyes, wrong lips, weird mouth, bad teeth, mutated hands and fingers:1.2), bad anatomy, wrong anatomy, amputation, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, ugly, disgusting, (bad_pictures, negative_hand-neg:1.2)
相关文章:

最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之微调模型篇
✨ 目录 🎈 模型种类🎈 变分自动编码器 / VAE🎈 美学梯度 / Aesthetic Gradients🎈 大型语言模型的低阶自适应 / LoRA🎈 超网络模型 / Hypernetwork🎈 微调模型 / LyCORIS 🎈 模型种类 当你打开…...

路径规划算法:基于哈里斯鹰优化的路径规划算法- 附代码
路径规划算法:基于哈里斯鹰优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法:基于哈里斯鹰优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要:本文主要介绍利用智能优化…...

Web 应用程序防火墙 (WAF) 相关知识介绍
Web应用程序防火墙 (WAF) 如何工作? Web应用防护系统(也称为:网站应用级入侵防御系统。英文:Web Application Firewall,简称:WAF)。利用国际上公认的一种说法:Web应用防火墙是通过执…...

docker快速部署hue+hue集成hive
首先需要安装hive,hive的安装在HIVE的安装与配置_EEEurekaaa!的博客-CSDN博客 安装完成之后,使用脚本命令启动hdfs和hive的相关服务。 一、安装docker # 安装yum-config-manager配置工具 $ yum -y install yum-utils # 设置yum源 $ yum-co…...

基于java SpringBoot和Vue uniapp的校园信息交流小程序
随着信息社会的网络化和计算机科学的广泛普及和迅速普及应用,具有综合智能的我国校园信息教育网络已成为推动中小学科学教育及其实践科学发展的信息技术手段。迅速推进了信息化改革,改善了高校信息交流的网络环境,提高了信息教育平台的管理水…...

数据包伪造替换、会话劫持、https劫持之探索和测试
(一)数据包替换攻击 该攻击过程如下:伪造服务器响应客户端的数据包。监听客户端的数据包,用预先伪造的数据包,伪装成服务器返回的数据发送给客户端。 因为攻击者跟目标在同一个局域网,所以攻击者发送的数…...
正则表达式集合
目录 一、校验数字的表达式 1. 数字 2. n位的数字 3. 至少n位的数字 4. m-n位的数字 5. 零和非零开头的数字 6. 非零开头的最多带两位小数的数字 7. 带1-2位小数的正数或负数 8. 正数、负数、和小数 9. 有两位小数的正实数 10. 有1~3位小数的正实数 11. 非零的正整…...
Django框架中models对象转换为json的方法
在django框架中输出api接口时一般都是输出json数据但是通过orm获取的数据库数据一般都是object所以需要转换成json数据,一般有一下3种情况 1.models对象使用“all()”时 from django.http import HttpResponse from django.core import serializers from TestMode…...

利用Servlet编写第一个“hello world“
利用Servlet编写第一个"hello world" 🔎创建 Maven 项目🔎引入依赖🔎创建目录🔎编写代码🔎打包代码🔎部署🔎程序验证🔎结尾 🔎创建 Maven 项目 Maven 是一个构…...
python 爬虫之js逆向爬虫详解
随着网站前端技术的不断发展,越来越多的网站采用JS进行渲染,并加上了一些反爬机制,导致传统的爬虫技术有些力不从心。本文将为大家介绍如何进行JS逆向爬虫,并且不少于1000字。 一、JS逆向爬虫的介绍 JS逆向是一种分析反爬机制的…...

SpringBoot:WebSocket实现消息撤回、图片撤回
下面只是讲述一下实现思路,代码基本没有哈!有时间单独发表一篇关于websocket的相关操作的博客。 1. 消息撤回、图片撤回 个人觉得关于撤回,需要下述几个过程: 发送的消息的标签上可以定义一个属性,这个属性的值应该是…...
输出指定日期区间内的所有天、周、月
部分方法需要依赖hutool工具包。 <dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>4.5.10</version> </dependency>需求:输出2023-04-17到2023-05-23期间所有的天、周、月。…...

【线性规划模型】
线性规划模型:原理介绍和预测应用 引言 线性规划是运筹学中一种重要的数学优化方法,被广泛应用于各个领域,包括工业、经济、物流等。 线性规划模型的原理 线性规划模型的目标是在一组线性约束条件下,寻找一组变量的最优解&…...
android 12.0卸载otg设备开机不加载otg设备
1.概述 在12.0定制化开发过程中,客户有功能需求,通过系统属性值控制是否加载挂载otg设备,当设置为卸载模式时,要求不能挂载otg设备,开机也不能挂载otg设备 2.卸载otg设备开机不加载otg设备的核心代码 frameworks/base/services/core/java/com/android/server/StorageMan…...

通过 Wacom 的 Project Mercury 提高远程办公效率
过去几年中,我们的工作方式发生了翻天覆地的变化。疫情加快了对远程办公和协作的采纳,导致人们更加依赖技术来联系团队和提高工作效率。 但是,那些依靠专门硬件和软件来完成工作的创作者呢?艺术家、设计师和开发人员需要使用专门…...

Linux-0.11 文件系统namei.c详解
Linux-0.11 文件系统namei.c详解 模块简介 namei.c是整个linux-0.11版本的内核中最长的函数,总长度为700行。其核心是namei函数,即根据文件路径寻找对应的i节点。 除此以外,该模块还包含一些创建目录,删除目录,创建目…...
计算机网络学习笔记
<!-- GFM-TOC --> 计算机网络体系结构 传输层:TCP和UDP 什么是三次握手? 什么是四次挥手? TCP如何实现流量控制? TCP的拥塞控制是怎么实现的? TCP如何最大利用带宽? TCP与UDP的区别 TCP如何保…...
Pod相关操作命令
Pod相关操作命令 Pod setup # CocoaPods 将信息下载到~/.cocoapods/repos 目录下。如果安装 CocoaPods 时不执行此命令,在初次执行pod intall 命令时,系统也会自动执行该指令 pod --version # 检查 CocoaPods 是否安装成功及其版本号 pod repo update #…...

图灵完备游戏:信号计数 解法记录
使用1个全加器 2个半加器完成。这关的思想主旨在于如何把输出4,输出2,输出1的情况统一在一根导线上。 首先用一个全加器来完成输入2-4这三个引脚的计数,因为全加器输出范围二进制是00 - 11,而输入正好有两个引脚数位是2和1&…...

数据结构图的基础概念
1、图的概念 图(Graph):是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成。顶点(Vertex):图中的数据元素。边(Edge):顶点之间的逻辑关系,边可以是有向的或无向的,也可以带有权重(可以表示距离,花费等…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...
vscode里如何用git
打开vs终端执行如下: 1 初始化 Git 仓库(如果尚未初始化) git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...
五年级数学知识边界总结思考-下册
目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解:由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来:从生活实践到数学抽象****三、知识的作用:解决实际问题的工具****四、学习的意义:培养核心素养…...

Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具
文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...

HBuilderX安装(uni-app和小程序开发)
下载HBuilderX 访问官方网站:https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根据您的操作系统选择合适版本: Windows版(推荐下载标准版) Windows系统安装步骤 运行安装程序: 双击下载的.exe安装文件 如果出现安全提示&…...

【Java_EE】Spring MVC
目录 Spring Web MVC 编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 编辑参数重命名 RequestParam 编辑编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 编辑RequestBody …...

tree 树组件大数据卡顿问题优化
问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录,但是由于这个树组件的节点越来越多,导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多,导致的浏览器卡顿,这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题
在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件,这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下,实现高效测试与快速迭代?这一命题正考验着…...

深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度
文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...