网址https://www.liblib.ai/|在线生成https://www.liblib.ai/sd文章目录一、主页面介绍1.1首页[`网址`https://www.liblib.ai/](https://www.liblib.ai/)侧边栏可收起1.2模型页面1.2.1按模型筛选相关1.2.2封面的细节1.2.3点击后进入封面：二、在线生成图片2.1直接从主页面进入2.1.1`在线生成`的链接（与webui几乎一样）：2.1.2结果可分享、后其他处理2.2从作品灵感进入2.2.1点击有prmpt的图片界面复现结果（和基础模型、lora等选择有很大关系）2.3模型页面的返图区进入三、训练
这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行LLaMA65B大模型的微调工作，以及如何在一张普通的4090家用显卡上，只花几个小时，就能够完成7B模型的微调。写在前面在之前的几篇文章里，我们介绍过三种方式运行Meta开源模型LLaMA的7B、13B版本：《模型杂谈：使用IN8量化推理运行Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》不过，在之前的尝试中我们不难发现，如果没有我们“限定的数据”，模型效果其实不是特别好，尤其是相对小参数量的7B模型。同时，这也让我们对65B的模型更加充满了兴趣。当然，想要在极少量资源的显卡上完
《论文阅读》LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS前言简介现有方法模型架构优点前言今天为大家带来的是《LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS》出版：时间：2021年10月16日类型：大语言模型的微调方法关键词：作者：EdwardHu,YelongShen等第一作者机构：MicrosoftCorporationgithub：https://github.com/microsoft/LoRA简介为了降低现有模型在下游任务上的计算成本和时间成本，本文提出一种利用低秩的矩阵的方法，将高维空间映射到低
整理：AI算法与图像处理欢迎关注公众号AI算法与图像处理，获取更多干货：推荐微信交流群现已有2000+从业人员交流群，欢迎进群交流学习，微信：nvshenj125B站最新成果demo分享地址：https://space.bilibili.com/288489574顶会工作整理Githubrepo：https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo论文速读LCM-LoRA：通用stablediffusion加速模块标题:LCM-LoRA:AUniversalStable-DiffusionAccelerationModule论文：ht
前言StableDiffusionwebui，除了依靠文生图（即靠提示词生成图片），图生图（即靠图片+提示词生成图片）外，这两种方式还不能满足我们所有的绘图需求，于是就有了Embeddings（词嵌入）、LoRa（低秩适应模型）、Hypernetwork（超网络）。Embeddings模型模型非常小，常常用于放在反向提示词里，让图像不出现生么，当然也可与用于正向提示词，生成我们想要的LoRa模型模型几十到几百MB，更多用于画特定人物，比如游戏/动漫的人物。平台上lora模型比较多。Hypernetwork模型大小和作用都和LoRa模型差不多，平台上Hypernetwork模型比较少。你只需要在
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者SebastianRaschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，也是人工智能平台LightningAI的LLM研究员。 （本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://lightning.ai/pages/community/lora-insights/）作者| SebastianRaschkaOneFlow编译翻译｜宛子琳、杨婷过去几个月里，我进行了成百上千次有关LoRA的实验。
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca：基于单机CPU+Windows系统实现中文LLaMA算法进行模型部署(llama.cpp)+模型推理全流程步骤【安装环境+创建环境并安装依赖+原版LLaMA转HF格式+合并llama_hf和chinese-alpaca-lora-7b→下载llama.cpp进行模型的量化(CMake编译+生成量化版本模型)→部署f16/q4_0+测试效果】的图文教程(非常详细)目录相关文章论文相关
目前业界主流的sd训练基本都是基于diffusers和ldm的，这是huggingface的训练库，后者是stabilityai在compvis等机构的基础上完善的，我目前工作上推理一般采用webui架构，训练采用diffusers，因此需要把webui的ckpt或者safetensors转成huggingface形式，在基于diffusers的lora训练，很多都是基于kohya_ss的，一般就是添加一些新的lora方法，另一种就是基于kohya_ss封装套个壳，方便训练。目前主流看来，还是关注diffusers官方的训练脚本，整个流程比较简洁，对比其他三方的脚本。safetensors版本
LatentConsistencyModels（潜一致性模型）是一个以生成速度为主要亮点的图像生成架构。和需要多步迭代传统的扩散模型（如StableDiffusion）不同，LCM仅用1-4步即可达到传统模型30步左右的效果。由清华大学交叉信息研究院研究生骆思勉和谭亦钦发明，LCM将文生图生成速度提升了5-10倍，世界自此迈入实时生成式AI的时代。LCM-LoRA:https://huggingface.co/papers/2311.05556项目主页：https://latent-consistency-models.github.io/StableDiffusion杀手：LCM在LCM出现
系列文章目录本文专门开一节写Lora相关的内容，在看之前，可以同步关注：stablediffusion实践操作文章目录系列文章目录前言一、什么是lora?1.1lora定义1.2lora的基本原理1.2通过分层控制lora二、作用：2.1复刻人物特征2.2固定人物的动作特征2.3确定某种画风三、lora和embedding区别：3.1文件大小不一样3.2lora比embedding要好的多3.3embedding是文字描述，lora是真实的物品描述。四、lora使用4.1用lora配套的大模型4.2.有触发词一定要使用触发词4.3正确设置lora的权重4.4新手不要混用lora五、收集到的lo
