2023年7月份国内有一款定制写真AI工具爆火。一款名为妙鸭相机的AI写真小程序，成功在C端消费者群体中出圈，并在微信、微博和小红书等平台迅速走红，小红书上的话题Tag获得了330多万的浏览量，相关微信指数飙升到了1800万以上。其他能够提供类似功能例如：LensaAI，Midjourney，DALL-E3，StableDiffusion，Tiamat。只不过LensaAI和妙鸭相机对于定制图像生成更加专精一些。这背后用到技术演化，就是TextualInversion、DreamBooth、LoRA、InstantID这四类，从一开始需要样本数据微调，到2024年1月发布InstantID不需
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya
型下载说明（下载模型后输入对应参数即可生成）建议直接去civitai.com找模型，如果无法找到可以在幕后模型区找也可以去，下载好后放入对应的文件夹。进入127.0.0.1:7680左上角刷新即可看到新的模型。模型种类大模型大模型特指标准的latent-diffusion模型。拥有完整的TextEncoder、U-Net、VAE。由于想要训练一个大模型非常困难，需要极高的显卡算力，所以更多的人选择去训练小型模型。CKPTCKPT格式的全称为CheckPoint（检查点），完整模型的常见格式，模型体积较大，一般单个模型的大小在7GB左右。文件位置：该模型一般放置在*\stable-diffusi
摘要：本文介绍了使用微调技术进行自然语言生成的方法。通过使用transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，可以在多节点环境下进行微调。训练数据的准备你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：[{"id":"identity_0","conversations":[{"from":"user","value":"你好"},{"from":"assistant","value":"我是一个语言模型，我叫通义千问。"}]}]微调方法分析微调脚本能
分享下自己改进的一个lora训练脚本，在ubuntu下如果SD-WEBUI的环境已经搭好的话，只需要下载lora-script就可以支持训练了，直接命令行方式训练。首先，我们需要克隆下项目：gitclonehttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts其次，更改项目里的train.sh脚本如下#!/bin/bash#LoRAtrainscriptby@Akegarasu#Traindatapath|设置训练用模型、图片#pretrained_model="/data/models/checkpoint/theAllysMixXSDXL_v10.safeten
首先大家要明白，Lora到底是什么？在这里，我得先和大家聊聊小白刚开始使用AI绘图会遇到的问题，纵使前几期，我们已经讲解了如何安装Stablediffusion和它关键词的使用方法，但是！很多小伙伴会不会依然觉得，如果我每次都要依靠大量的正反关键词去塑造我的AI图，那么当任务量多起来的时候，是不是相当复杂呢？另外，如果我要5分钟内，塑造出20个不同类型的人物插画或者风景插画，即时我以最快的速度去填补关键词，好像也远远达不到如此快的效率！对于这种问题，不知道各位小伙伴发现没有，它难点的核心在于什么呢？无法快速对标你想要的AI关键词，那么有没有一种方法，能够将我们已经做过的整套关键词，变成一个特殊
一.引言目前国内大部分开源模型都集中在7B、13B，而国外开源模型则是集中在7B、13B、70B的尺寸范围，算法开发很需要一个介于13B-70B的大模型，弥补13B模型能力不足和70B模型显卡不够的空档。虽然LLaMA-1-33B有一些衍生的Chinese版本，但是LLaMA2后期并未更新维护该模型，作者在测试中发现LLaMA-1-33B能力与新版的Baichuan-2-13B相近，所以放弃了这款33B模型。11月零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，今天也顺便分享下Yi-34B模型以及其LoRA微调，有需要的同学欢迎评论区交流讨论～二.零一万物1.模型简介模型地址: https:
LoRa是semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准，其名称“LoRa”是远距离无线电（LongRangeRadio），它最大特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。由于其超长的传输距离和低功耗特性，LoRa技术在物联网领域具有广泛的应用前景。例如，在智能城市中，LoRa可用于智能照明、智能停车和智能安防等系统，实现高效的城市管理。在农业领域，LoRa可以用于土壤监测、气象监测和水产养殖等应用，提高农业生产效率。此外，在物流和供应链管理方面，LoRa技术也可用于物品追踪和仓储管理等场景，提高
Lora模型1.Lora模型tag1.1打tag路径1.2打tag准备1.3分类进行打tag2.Lora模型训练核心参数2.1步数相关repeat/epoch/batch_size2.1.1image训练集tag文本2.1.2repeat2.1.3epoch2.1.4batch_size2.1.5totaloptimizationsteps(总训练步数)2.2速率/质量相关Ir学习率/Dim网络维度/Optimizer优化器2.2.1学习率2.2.2Networkdimension(Dim网络维度)3.参数和模型之间的联动关系3.1只调整repeat3.2只调整repeat和epoches3.
LCM 官方以此训练了一个新的模型 Dreamshaper-V7，仅通过 2-4 步就能生成一张 768*768 分辨率的清晰图像。 以往我们用 SD 生成图片起码需要20步的步数，现在使用 LCM 只需要4步就行，实现所见即所得。1.LCM官方介绍🌟LCM官网：https://latent-consistency-models.github.io/LCM 全称 Latent Consistency Models（潜在一致性模型），是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。官方称 LCMs
