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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。

gpt2-lora-random - GPT2模型LoRA微调框架 提升语言模型性能的开源项目
GithubHuggingfacegpt2peft开源项目机器学习模型模型训练深度学习框架
gpt2-lora-random项目利用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调。通过Low-Rank Adaptation技术,该项目降低了模型训练的资源需求和参数量。它为开发者提供了一个用于自然语言处理任务优化的灵活框架。项目文档涵盖了模型训练流程和环境影响评估指南,适合研究人员和工程师使用。
MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法
GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习
MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术,利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务,并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置,满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码,便于快速应用。
LLaMA-LoRA-Tuner - 使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型
GithubGoogle ColabHugging FaceLLaMA-LoRA TunerSkyPilot开源项目模型微调
LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持,简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示,支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持,新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。
doctor-diffusion-s-controllable-vector-art-xl-lora - 多功能矢量艺术LoRA模型,实现复杂与简单风格的自由切换
GithubHuggingfaceLoRA人工智能图像生成开源项目模型矢量插画稳定扩散线条艺术
这款LoRA模型针对矢量艺术生成进行了优化,可通过提示词调整简单或复杂的图像风格。关键词“vector”用于触发生成过程,与稳定扩散技术结合,实现定制化视觉艺术的创作。模型使用CC0/公有领域图像训练,提供简约、复杂和黑白线条等风格选择。支持使用diffusers库加载,并提供Safetensors格式下载,适合追求定制化艺术创作的用户。
sitad2 - FLUX.1-dev驱动的AI图像生成LoRA模型
DiffusersFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRAReplicate开源项目文本生成图像模型
Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型,通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库,使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成,支持LoRA权重调整、合并和融合功能。
lorahub - LoraHub框架实现高效跨任务泛化
GithubLoraHub低秩适应动态组合大语言模型开源项目跨任务泛化
LoraHub框架通过组合多个LoRA模块实现跨任务泛化。该项目仅需少量样例即可适应新任务,无需额外参数或训练。LoraHub提供完整代码和预训练模型,支持pip安装。在BIG-Bench Hard基准测试中,LoraHub性能接近少样本上下文学习,推理速度与零样本学习相当。
DreamLook.ai - 快速训练和优化Stable Diffusion模型的AI服务平台
AI工具AI绘图LoRAStable Diffusion图像生成模型训练
DreamLook.ai是一个专业的AI图像生成平台,提供Stable Diffusion模型的快速fine-tuning服务。平台可在数分钟内完成模型训练,速度是传统方法的2.5倍,每日可处理数千次训练。支持SD1.5和SDXL模型的全模型fine-tuning。平台提供强大的API接口,解决GPU资源问题。此外,还有多种价格套餐可选,适应不同需求。
lametta - 少女形象生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionVAEプロンプト女の子开源项目模型
模型专注于生成头身较低的少女图像,具有精致的眼部高光和细致的手部表现。通过多次模型合并实现高控制度的年龄和表情输出。尽管对LoRA兼容性有限测试,提供了调整建议。可使用简短描述词优化图像生成,并利用Hires.fix功能提升细节表现。用户可根据不同版本特性选择最适合的版本。
lora-scripts - Stable Diffusion模型训练全能工具包
GithubLoRASD-TrainerStable DiffusionWebUI开源项目训练工具
SD-Trainer为Stable Diffusion模型训练提供了全面解决方案。这个开源项目整合了图形界面、一键式环境配置和多种训练脚本,支持LoRA和Dreambooth等技术。通过WebUI,用户可以轻松管理训练流程,使用Tensorboard跟踪进度,并借助标签编辑器优化数据集。SD-Trainer简化了模型训练过程,让创作者和开发者能够更高效地定制Stable Diffusion模型。
llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA
GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目
本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调,采用TRL(变压器强化学习)和PEFT(参数高效微调)方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤,包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调,助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。
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