LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型,它們對(duì)checkpoint模型進(jìn)行微小的調(diào)整。它們的體積通常是檢查點(diǎn)模型的10到100分之一。因?yàn)轶w積小,效果好,所以lora模型的使用程度比較高。
LoRA模型是一種小型的Stable Diffusion模型,對(duì)checkpoint模型進(jìn)行微小的調(diào)整。它們的體積通常是檢查點(diǎn)模型的10到100分之一。由于體積小而效果好,因此LoRA模型的使用程度相對(duì)較高。
這篇文章面向從未使用過LoRA模型的初學(xué)者,將介紹LoRA模型的概念、獲取途徑以及在AUTOMATIC1111 GUI中的使用方法。最后,還將提供一些LoRA模型的實(shí)際應(yīng)用演示。
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一種微調(diào)Stable Diffusion模型的訓(xùn)練技術(shù)。相比于Dreambooth和文本反轉(zhuǎn)等訓(xùn)練技術(shù),LoRA模型是一種折中方案。它的文件大小更易管理(2-200 MB),并且訓(xùn)練能力相當(dāng)不錯(cuò)。LoRA模型是解決存儲(chǔ)問題的優(yōu)秀方案,特別適用于定制AI藝術(shù)模型,不會(huì)占用太多本地存儲(chǔ)空間。
LoRA對(duì)Stable Diffusion模型中最關(guān)鍵的部分進(jìn)行微小的修改,主要是交叉注意力層。通過將自己的權(quán)重加到這些矩陣上來微調(diào)模型,LoRA模型通過將矩陣分解成兩個(gè)更小的(低秩)矩陣來存儲(chǔ)更少的數(shù)字,從而實(shí)現(xiàn)文件更小的效果。
在交叉注意力層中,LoRA模型通過將矩陣分解成兩個(gè)更小的(低秩)矩陣來存儲(chǔ)更少的數(shù)字,從而實(shí)現(xiàn)文件更小的效果。
尋找LoRA的首選地點(diǎn)是Civitai。該網(wǎng)站托管了大量LoRA模型的集合。應(yīng)用LORA過濾器以僅查看LoRA模型。不過里面的大多數(shù)模型都是:女性肖像,動(dòng)漫,現(xiàn)實(shí)主義插圖風(fēng)格等。
Hugging Face是另一個(gè)LoRA庫(kù)的好來源。你會(huì)發(fā)現(xiàn)更多種類的LoRA模型。但那里的LoRA模型可能沒有C站多,并且也不太直觀。因?yàn)闆]有圖片預(yù)覽。
在AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI中使用LoRA模型非常簡(jiǎn)單。AUTOMATIC1111原生支持LoRA,無需安裝任何擴(kuò)展。
要在AUTOMATIC1111 webui中安裝LoRA模型,請(qǐng)將模型文件放入以下文件夾:
stable-diffusion-webui/models/Lora
要在AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI中添加帶權(quán)重的LoRA,請(qǐng)?jiān)谔崾净蚍穸ㄌ崾局惺褂靡韵抡Z(yǔ)法:
。其中,
name
是LoRA模型的名稱,
weight
是應(yīng)用于LoRA模型的權(quán)重。默認(rèn)值為1。將其設(shè)置為0將禁用模型。
誰(shuí)不想要AI圖像中更多的細(xì)節(jié)?細(xì)節(jié)調(diào)整器允許你增加或減少圖像中的細(xì)節(jié)。使用正LoRA權(quán)重來增加細(xì)節(jié),使用負(fù)權(quán)重來減少細(xì)節(jié)。
這個(gè)lora可以給圖片添加一些飽和度。
這個(gè)lora可以用來控制圖片的亮度。
LoRA模型是checkpoint模型的小型修改器。你可以通過在提示中包含一個(gè)短語(yǔ)輕松地在AUTOMATIC1111中使用它們。在以后的文章中,我將告訴你如何自己來訓(xùn)練一個(gè)LoRA模型。
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