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LECO

扩散模型概念调整的低秩适应技术

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。

lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
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。
concept-erasure - LEACE算法实现特征精准移除 优化模型公平性与可解释性
GithubLEACE公平性开源项目概念消除线性分类器表征学习
LEACE (LEAst-squares Concept Erasure) 是一种创新的概念擦除算法,通过闭式解方法有效阻止线性分类器检测特定概念,同时最小化对数据表征的影响。该方法可应用于增强模型公平性和可解释性,例如消除性别或种族等敏感特征的影响。项目提供简单易用的Python包,支持批量和流式数据处理,适合处理大规模数据集。LEACE在保证效率的同时,为AI模型的偏见消除和特征解释提供了有力支持。
lcm-lora-sdv1-5 - Stable Diffusion v1-5的高效图像生成加速器
AI绘图GithubHuggingfaceLCM-LoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
LCM-LoRA是Stable Diffusion v1-5的蒸馏一致性适配器,将推理步骤缩减至2-8步。支持文本生成图像、图像到图像转换和图像修复,并可与ControlNet集成。项目提供完整使用指南,包括安装方法、模型加载和代码示例,便于实现快速高质量的图像生成。适用于需要提高图像生成效率的应用场景。
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。
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。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配,减少了训练参数数量,实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好,同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型,并已集成到Hugging Face的PEFT库中,提供了便捷的适配解决方案。
AnyLoRA - 基于稳定扩散的LoRA模型微调训练工具
AI绘图AnyLoRADiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型
AnyLoRA是一个基于stable-diffusion-v1-5的模型微调工具,集成Diffusers框架实现文本到图像的生成功能。项目集成了DEISMultistepScheduler调度器,支持艺术创作和个性化图像生成应用场景。
micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案
Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练
micro_diffusion是一个开源项目,旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点,为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛,micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。
MACE - 扩散模型中的大规模概念擦除技术
GithubMACE人工智能图像生成开源项目扩散模型概念消除
MACE是一种用于扩散模型的大规模概念擦除框架。该技术可同时擦除多达100个概念,并在泛化性和特异性间达成平衡。通过结合闭式交叉注意力优化和LoRA微调,MACE能有效消除不需要的概念信息。在对象、名人、显式内容和艺术风格擦除等多项任务评估中,MACE的性能均超越了现有方法。
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。
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