Controlnet更新的v1.1.4版本新预处理ip-adapter，这项新能力简直让stablediffusion的实用性再上一个台阶。这些更新将改变sd的使用流程。 1.ip-adapter是什么？ ip-adapter是腾讯Ai工作室发布的一个controlnet模型，可以通过stablediffusion的webui使用，这个新的功能简单来说，他可以识别参考图的艺术风格和内容，然后生成相似的作品，并且还可以搭配其他控制器使用。可以说SD已经学会临摹大师的绘画并且运用到自己的作品上了。腾讯ai实验室论文资料：https://ip-adapter.github.io/IP-adapte
对比实验显存占用情况使用StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained()方法SDXL半精度加载显存占用约7G左右。使用load_lora_weights()加载了5个Lora模型后显存提升到8G，平均每个Lora的大小在200M左右。使用unload_lora_weights()后显存没有发生变化，还是8G，说明该方法不会清空已经加载到显存的Lora模型，但这时候再调用模型生成图片已经丢失Lora的效果了。推理耗时Lora数量耗时（秒）015120224……745这里使用的Lora平均每个的大小在200M左右，从上表不难发现单个Lora耗时约增加4秒左右。
一、前言 在程序开发中，光照与温湿度的获取是十分常见与重要的，本文我们主要是使用M21温湿度光照三合一传感器，其中温湿度数据通过协议获取，而光照通过ADC获取。二、代码实现 本文内容较为简单，且后续文章将在本文基础上完成。从本文开始，后续将会讲解OLED显示屏、串口通信、Lora无线通信、Flash存储与读取都将在本文的基础上完成。 光照值的获取： 光照值的获取是常见的AD转换，例程中为我们提供了adc_reader.c文件，可以帮助我们快速配置完成任务要求。 ADCS_Init()是初始化ADC的函数，进行基础配置。 AdcScan
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。这种趋势带来了多方面的算力挑战。想要微调参数量达千亿级别的大语言模型，不仅训练时间长，还需占用大量高性能的内存资源。为了让大模型微调的成本「打下来」，微软的研究人员开发了低秩自适应（LoRA）技术。LoRA的精妙之处在于，它相当于在原有大模型的基础上增加了一个可拆卸的插件，模型主体保持不变。LoRA随插随用，轻巧方便。对于高效微调出一个定制版的大语言模型来说，LoRA是最为广泛运用的方法之一，同时也是最有效的方法之一。如果你对开源LLM感兴趣，LoRA是
本文对比了全参数微调和LoRA，并分析了这两种技术各自的优势和劣势。作者使用了三个真实用例来训练LLaMA2模型，这提供了比较特定任务的性能、硬件要求和训练成本的基准。本文证明了使用LoRA需要在serving效率和模型质量之间做出权衡，而这取决于具体的任务。此外，本文还提供了关于如何通过智能提示技术来稳定LoRA训练的深入见解，并进一步验证了采用较低的学习率可以增强最终模型检查点的可靠性。实验是基于经LoRA调整的脚本版本进行的。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www.anyscale.com/blog/fine-tuning-llms-lora-or-
网址https://www.liblib.ai/|在线生成https://www.liblib.ai/sd文章目录一、主页面介绍1.1首页[`网址`https://www.liblib.ai/](https://www.liblib.ai/)侧边栏可收起1.2模型页面1.2.1按模型筛选相关1.2.2封面的细节1.2.3点击后进入封面：二、在线生成图片2.1直接从主页面进入2.1.1`在线生成`的链接（与webui几乎一样）：2.1.2结果可分享、后其他处理2.2从作品灵感进入2.2.1点击有prmpt的图片界面复现结果（和基础模型、lora等选择有很大关系）2.3模型页面的返图区进入三、训练
这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行LLaMA65B大模型的微调工作，以及如何在一张普通的4090家用显卡上，只花几个小时，就能够完成7B模型的微调。写在前面在之前的几篇文章里，我们介绍过三种方式运行Meta开源模型LLaMA的7B、13B版本：《模型杂谈：使用IN8量化推理运行Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》不过，在之前的尝试中我们不难发现，如果没有我们“限定的数据”，模型效果其实不是特别好，尤其是相对小参数量的7B模型。同时，这也让我们对65B的模型更加充满了兴趣。当然，想要在极少量资源的显卡上完
《论文阅读》LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS前言简介现有方法模型架构优点前言今天为大家带来的是《LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS》出版：时间：2021年10月16日类型：大语言模型的微调方法关键词：作者：EdwardHu,YelongShen等第一作者机构：MicrosoftCorporationgithub：https://github.com/microsoft/LoRA简介为了降低现有模型在下游任务上的计算成本和时间成本，本文提出一种利用低秩的矩阵的方法，将高维空间映射到低
整理：AI算法与图像处理欢迎关注公众号AI算法与图像处理，获取更多干货：推荐微信交流群现已有2000+从业人员交流群，欢迎进群交流学习，微信：nvshenj125B站最新成果demo分享地址：https://space.bilibili.com/288489574顶会工作整理Githubrepo：https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo论文速读LCM-LoRA：通用stablediffusion加速模块标题:LCM-LoRA:AUniversalStable-DiffusionAccelerationModule论文：ht
前言StableDiffusionwebui，除了依靠文生图（即靠提示词生成图片），图生图（即靠图片+提示词生成图片）外，这两种方式还不能满足我们所有的绘图需求，于是就有了Embeddings（词嵌入）、LoRa（低秩适应模型）、Hypernetwork（超网络）。Embeddings模型模型非常小，常常用于放在反向提示词里，让图像不出现生么，当然也可与用于正向提示词，生成我们想要的LoRa模型模型几十到几百MB，更多用于画特定人物，比如游戏/动漫的人物。平台上lora模型比较多。Hypernetwork模型大小和作用都和LoRa模型差不多，平台上Hypernetwork模型比较少。你只需要在
