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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。

LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术
AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目
LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新,这些技术显著减少内存使用,使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化,在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架,为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。
lora-prompt-tool - 管理和优化LoRA模型提示词的Stable Diffusion扩展
AI绘图GithubLoRA模型Stable DiffusionWebUI扩展开源项目提示词工具
lora-prompt-tool是Stable Diffusion WebUI的扩展,用于管理LoRA模型的提示词。功能包括自动添加触发词、提示词搜索和过滤、编辑管理以及批量导入。此扩展优化了LoRA模型的使用流程,适用于Python 3.10及以上版本,采用开源协议。
LECO - 扩散模型概念调整的低秩适应技术
GithubLECOLoRAStable Diffusion开源项目扩散模型概念擦除
LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目,专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型,提供灵活的配置选项,并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重,LECO不仅可以擦除概念,还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。
TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成
GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型
TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目,通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时,支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型,TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成,并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。
tiny-OPTForCausalLM-lora - PEFT框架的深度学习模型微调实现
GithubHuggingfacePEFT开源项目框架版本模型模型微调深度学习训练过程
基于PEFT 0.4.0.dev0版本开发的深度学习模型微调项目,通过参数高效微调方法,在有限计算资源条件下完成模型训练。主要应用于大型预训练模型的轻量级适配和迁移学习场景。
lorax - 支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架
GithubLoRAX低延迟多模型推理开源项目生产准备高通量
LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型,有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标,并兼容OpenAI API,支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用,采用Apache 2.0许可。
frosting_lane_flux - 高品质插图生成的Stable Diffusion LoRA模型
AI绘图FluxGithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目模型
Frosting Lane Flux是一款优化的Stable Diffusion LoRA模型,通过Flux Dev技术提升了Frosting Lane Redux的性能。模型专注于生成独特插图风格,使用'frstingln illustration'触发词。其Safetensors格式的权重文件可在项目页面下载,为创意工作者提供了强大的AI辅助工具。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
LogoRedmond-LogoLoraForSDXL-V2 - 增强图像生成能力,支持多样化Logo设计
GithubHuggingfaceLORALogo.RedmondRedmond.AI图像生成开源项目模型
此LORA模型基于SD XL 1.0进行微调,旨在高效生成多主题的Logo图像,是多样化视觉设计的理想选择。用户可以通过简单的提示词及标签控制,如详细、极简、色彩丰富与黑白等方式调整生成效果。建议以1024x1024分辨率生成以确保最佳图像质量。虽然该LORA模型尚需优化,有时需要多次尝试以获取理想图像,但其灵活性和高生成能力为设计任务提供了有力支持。喜爱此模型的用户可以选择通过Patreon或Ko-fi进行资助。
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