目录模型简介模型演示正面tag负面tag图片正面tag负面tag图片模型简介梵高画二次元美少女?我在做什么美梦如你所见,这个lora基于梵高的画作进行训练(我并未在数据集中加入任何人像防止造成污染)出人意料的是,这个lora在手部等细节上表现的相当好而我简直要爱死这个质感了玩的开心!VanGoghpainting2Dbeautygirls?WhatacrazydreamI'mhaving.Asyoucansee,thislorawastrainedonaVanGoghpainting(Ididn'taddanyimagestothedatasettopreventcontamination)S
无论虚拟世界多么繁荣，真实的东西，都有让人不可抗拒的魅力，AI绘画也是如此。今天就来讲讲如何使用ChilloutMix和Lora画出特别“逼·真”的小姐姐，在虚拟中追求真实，这其实也是我们这个系列的核心目标。ChilloutMix是什么？从本质来说，它就是众多的StableDiffusion模型（checkpoints）中的一个。它最大的特点就是可以画出超级逼真的亚洲小姐姐，也正因如此，一发布就火遍全网。目前网上看到的可以以假乱真的AI小姐姐都是基于这个模型。就在当前，它依旧是是C站上最火爆的模型！ChilloutMix获得了5星好评，下载人数高达24万，加上二次分发，三次分享，估计这个模型已
无论虚拟世界多么繁荣，真实的东西，都有让人不可抗拒的魅力，AI绘画也是如此。今天就来讲讲如何使用ChilloutMix和Lora画出特别“逼·真”的小姐姐，在虚拟中追求真实，这其实也是我们这个系列的核心目标。ChilloutMix是什么？从本质来说，它就是众多的StableDiffusion模型（checkpoints）中的一个。它最大的特点就是可以画出超级逼真的亚洲小姐姐，也正因如此，一发布就火遍全网。目前网上看到的可以以假乱真的AI小姐姐都是基于这个模型。就在当前，它依旧是是C站上最火爆的模型！ChilloutMix获得了5星好评，下载人数高达24万，加上二次分发，三次分享，估计这个模型已
LoRA（Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。具有数十亿参数的强大模型，如GPT-3，要对其进行微调以适应特定任务或领域的成本非常高。LoRA提议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练层（称为秩分解矩阵）。这大大减少了可训练参数的数量和GPU内存需求，因为大部分模型权重不需要计算梯度。研究人员发现，通过专注于大型语言模型的Transformer注意力块，LoRA的微调质量与完整模型的微调相当，同时速度更快，计算需求更低。尽管LoRA最初
个人电脑即可，不需要GPU，但内存最好大于8G。我是在VM虚拟机中安装成功，且流程运行。1. 首先使用如下命令下载alpaca.cpp项目gitclonehttps://github.com/antimatter15/alpaca.cpp2.进入项目后，下载模型cdalpaca.cpp 下载模型到目录中，下载地址3.然后编译makechat4.开始运行./chat如果运行时报错，有可能是内存或CPU性能不足。英语场景很流畅，对中文的支持一般，不过这个不重要了。单机版AI安装成功
LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels动机大模型的参数量都在100B级别，由于算力的吃紧，在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。原理虽然模型的参数众多，但其实模型主要依赖低秩维度的内容(lowintrinsicdimension)，由此引出低秩自适应方法lora，通过低秩分解来模拟参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。LoRA的思想也很简单，在原始PLM旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的 intrinsicrank 。训练的时候固定PLM的参数，只训练降维矩阵A与
简介在使用StableDiffusion的时候，可以选择别人训练好的Lora，那么如何训练自己的Lora，本篇文章介绍了介绍了如何训练Lora，如何从训练的模型中选择好的模型，如何在StableDiffusion中使用。闲话不多说，直接实际操作吧，干货满满，记得关注哦，以免找不到了。首先我们来获取代码Lora训练代码githubgitclone--recurse-submoduleshttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts如果发现子包没下载，可以再更新子包gitsubmoduleupdate--init--recursive用conda创建环境创建Py
文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.
目录前言一、文生图（Text-to-Image）技术 StableDiffusion（稳定扩散）算法介绍Dall-E算法介绍
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