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lora

使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调

该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调,比dreambooth方法快两倍,支持inpainting,并且生成非常小的模型文件(1MB~6MB),便于共享和下载。兼容diffusers库,提供多向量核心调优反演功能,并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces,增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差,该方法显著缩小模型大小,同时保持高保真度,适用于需要快速高效微调的用户。

lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器
GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器,可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能,并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码,适合需要快速AI图像生成的场景。
tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器
GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器
本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术,能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务,无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利,有助于推动NLP领域的发展。
B-LoRA - 图像风格内容分离的创新技术
B-LoRAGithubLoRAStable Diffusion XL图像风格化开源项目风格内容分离
B-LoRA是一种创新的图像处理技术,结合Stable Diffusion XL和Low-Rank Adaptation,实现单一输入图像的风格与内容隐式分离。这种方法支持图像风格迁移、文本引导的图像风格化和一致性风格生成等多样化应用。B-LoRA为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性,能够有效地处理和转换图像的视觉元素。
LyCORIS - 用于稳定扩散的其他秩适应实现
AI模型GithubLoRALyCORISStable Diffusionfine-tuning开源项目
LyCORIS项目提供了一系列针对Stable Diffusion的高效参数调优算法,包括LoRA、LoHa、LoKr和DyLoRA等。项目支持多种接口(如ComfyUI和InvokeAI)和训练方案(如kohya-ss和Naifu-Diffusion),并能与PyTorch模块无缝整合。通过不同算法的比较,LyCORIS在保真度、灵活性和训练速度上表现出色。用户可以通过简便的pip安装,探索多样的网络配置和训练方式,实现图像生成的定制化。
flux-RealismLora - Flux模型写实效果增强工具:LoRA微调技术应用
ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型模型微调
flux-RealismLora项目为FLUX.1-dev模型提供LoRA微调功能,旨在提升图像生成的写实效果。XLabs AI团队开发的这一工具包含训练脚本和配置文件,支持LoRA和ControlNet微调技术。项目采用特定格式的图像数据集进行训练,并可与ComfyUI工作流程无缝集成。遵循FLUX.1 [dev]非商业许可证,flux-RealismLora为增强Flux模型的写实能力提供了实用解决方案。
BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率
GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型
BLoRA项目开发了一种新技术,通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器,并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率,还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。
cameduru-xlab-flux-anime-lora - FLUX模型训练的自然光影场景LoRA
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目模型
该LoRA模型通过FLUX.1-dev训练,主要用于生成具有自然光影和柔和色调的图像。模型可处理人像、街拍、风景和静物等日常场景,实现kodachrome胶片质感和光线泄漏效果。其特点是还原真实的光影层次和自然色彩,适用于需要呈现真实光影氛围的图像创作。
FLUX.1-dev-LoRA-add-details - FLUX.1-dev模型的真实感和细节增强LoRA
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型真实细节增强
FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA,专注于提升图像真实感和细节表现,尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词,建议使用1.0的缩放比例,也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成,适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。
relora - 使用ReLoRA实现高效深度学习模型训练
GithubPEFTPyTorchReLoRAflash attention开源项目训练
ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练,兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+,支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本,达到高效分布式训练,并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启,适用于各种规模的模型训练。
style-enhancer-xl-lora - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格图像增强LoRA模型
AI绘图GithubHuggingfaceLoRAstable-diffusion-xl动漫风格图像生成开源项目模型
Style Enhancer XL LoRA是基于Stable Diffusion XL框架的LoRA适配器,旨在增强Animagine XL 2.0的图像生成能力。该模型专注于提升动漫风格图像的质量和细节,并支持Danbooru标签系统,使图像生成更加精确和富有创意。它不仅能够改善动漫主题图像的整体风格,还可以模拟SD 1.5的经典艺术效果,为创作者提供了一个versatile的高质量动漫风格图像生成工具。
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