AI图像大模型Flux微调模型lora

已于 2024-11-10 18:04:48 修改
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文章标签： AIGC ai AI作画 stable diffusion 图像处理
于 2024-11-07 22:11:34 首次发布
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Animisim 万神殿

第一个风格模型lora是来自作者@DynamicWang全新推出的Animisim 万神殿模型，充满浪漫与神秘主义色彩。这款模型不仅能轻松捕捉这些主题的神秘氛围，还支持多种风格的自由组合。

无论是描绘神祇的威严，还是展现魔幻世界的奇异场景，只需简单的描述，便能生成栩栩如生、充满幻想的作品，以其独特的视觉魅力，开启通往神秘艺术的奇幻之旅。

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ADASTRA303
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flux 文生图大模型 自有数据集 lora微调训练案例
weixin_42357472的博客
09-04 1428
数据集：https://huggingface.co/datasets/quocanh34/itay-hires-lora-dataset-v2。国内https://modelscope.cn/models/ai-modelscope/flux.1-dev/files。模型地址：name_or_path；待支持：https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/X-LABS 的https://github.com/XLabs-AI/x-flux。1）首先填写配置文件。
如何使用AI Toolkit在自定义数据上训练FLUX LoRA模型
2501_90323865的博客
06-12 131
FLUX.1确实是向前迈出的重要一步，我们个人在各种艺术任务中都离不开它。它正迅速取代其他图像生成器，这是有充分理由的。本教程展示了如何使用云端GPU为FLUX.1微调LoRA模型，希望读者通过本文介绍的技术，了解如何训练自定义LoRAs。期待未来能为大家带来更多关于FLUX.1的博客文章！
AI绘画：Lora模型训练完整流程！
Eqiqi的博客
01-08 1429
整体来说还是比简单的，搞个别人的模型，搞个提示词就出图了。今天来一个有些难度的，自己训练一个LoRA模型。0. LoRA微调模型是什么？LoRA的全称是Low-Rank Adaptation of Large LanguageModels，有专门的论文和。它主要解决“大模型”太大，一般人玩不转的问题。比如175B的参数，有几个人跑得起来呢？Stable Diffusion V1版模型用了150000 个 A100 GPU Hour，也不是个人玩得起的。
ComfyUI - 自定义数据集 使用 LoRA 微调 图像生成 Flux 模型 (AI Toolkit)
AGI
08-28 4326
在 Diffusion 图像生成框架中，使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调，难点在于，需要精确控制模型参数的更新以避免破坏预训练模型的知识，同时保持生成图像的多样性和质量，这涉及到复杂的优化策略和计算资源的高效利用，以及在保持模型泛化能力的同时实现特定任务的微调，这通常需要大量的实验和调参来找到最佳的低秩矩阵和学习率，以确保模型在特定数据集上的性能提升。
【大模型微调】LoRA — 其实大模型微调也没那么难！
2401_85375151的博客
04-19 3090
直接上干货：大语言模型可以做什么？LoRA的核心思想：随着机器学习的最新发展，对模型性能的期望也在增加，需要更复杂的机器学习方法来满足对性能的需求。在机器学习的早期阶段，构建一个模型并在单次训练中训练它是可行的。训练，在其最简单的意义上。您将一个未经训练的模型，提供给它数据，并获得一个高性能的模型。对于简单问题来说，这仍然是一种流行的策略，但对于更复杂的问题，将训练分为两个部分，即“预训练”和“微调”，可能会很有用。总体思路是在一个大规模数据集上进行初始训练，并在一个定制的数据集上对模型进行优化。
FLUX.1 LoRa 微调
szmars的博客
10-02 3092
微调的好处：可以让你突破换脸这种输入图片的场景约束，微调好的模型可以让你真正的文生图。换脸只能根据输入的图片和视频来生成内容。
Flux 模型 LoRA 训练
Liudef06的博客
03-26 1777
训练lora
Flux.dev 多风格文生图大模型微调-游戏AI研究所
m0_65079043的博客
04-27 1361
目 录1 数据集准备多风格语料 2 模型选择与初始化 3 超参数设置 4 开始训练与监控 参考文献 1 数据集准备多风格语料收集和构建高质量、多样化的多风格图像数据集是最关键的第一步。为每一种目标风格建立一个图像集合，尽可能涵盖丰富的内容题材。建议每种风格准备至少50~100张图像（数量越多越好，但也要考虑平衡各风格的数据量）。数据准备要注意以下几点：风格选择与定义：首先明确50种风格的清单（参考文末实例列表）。风格可以是画种（如油画、水彩）、艺术流派（如印象派、超现实主义）、现代数字风格（如像素风、赛博
FLUX.1 文生图模型微调指南
新缸中之脑
08-21 5340
这些大型图像生成模型（如 FLUX.1 和 Stable Diffusion）在一堆添加了噪声的图像上进行训练，并学习“添加噪声”的反向功能。令人惊讶的是，这竟然是“创建图像”。他们怎么知道要创建哪幅图像？他们以 CLIP 和 T5 等转换器模型为基础，这些模型本身经过大量图像-标题对的训练。这些是语言到图像的编码器：它们学习将图像及其标题映射到高维空间中的相同形状。当您向他们发送文本提示时，例如“公园里读报纸的松鼠”，他们可以将其映射到网格中的像素模式。对于编码器来说，图片和标题是同一回事。
7.7 “2080Ti竟能微调7B大模型！LoRA技术三小时实战指南“
yonggeit的博客
03-08 391
在GPU资源捉襟见肘的时代，我们终于找到了大模型微调的终极解法。当同行还在为24G显存的3090显卡发愁时，我团队用消费级的2080Ti（11G显存）完成了7B参数大模型的完整微调。这就是今天要揭秘的LoRA（Low-Rank Adaptation）技术——仅用0.1%的参数量就能达到全参数微调97%的效果。本文将通过手把手代码实战，带你三小时掌握这项价值百万的工业级微调方案。
智能感知的新入口：AIGC 与低延迟视频通路的深度融合
大牛直播SDK
08-02 1059
**摘要：**AIGC（AI生成内容）正推动计算机视觉系统被动识别向主动生成转型。通过生成模型，视觉系统不仅能理解世界，还能重构世界，实现从感知到创造的闭环。大牛直播SDK作为低延迟视频中间件，为AIGC提供了实时感知通路，支撑安防、工业质检等场景的实时交互和多模态协同。该技术融合视频采集、AI分析与内容生成能力，正在重塑行业应用范式，使视频数据成为可理解、可生成、可反馈的智能入口，为生成现实奠定基础。
Datawhale AI夏令营 全球AI攻防挑战赛（AIGC技术-图像方向）
最新发布
weixin_44811994的博客
08-05 203
【代码】Datawhale AI夏令营 全球AI攻防挑战赛（AIGC技术-图像方向）
2025最新、UI媲美豆包、DeepSeek等AI大厂的AIGC系统 - IMYAI源码部署教程
DynamoTUO的博客
08-04 584
IMYAI 系统部署与使用手册介绍了AI对话系统的整体架构与功能。系统采用Vue3+FastAPI技术栈，支持多主题切换（极简/黑夜/护眼模式）和全屏沉浸体验。提供2998元招牌套餐和4998元豪华套餐两种授权方案，包含AI对话、绘画、写作等模块。手册详细说明了前后端部署流程，包括Python项目配置、域名绑定、前端构建等步骤，并附有绘画后端扩展部署指南。系统支持应用广场自定义、管理员设置等功能，同时提供模型图鉴、企业机器人对接等增值服务。
AIGC系列：本地部署大模型
weixin_43871079的博客
08-02 189
Ollama是一款支持本地运行开源大模型的工具。安装简单，支持Windows/macOS/Linux系统，通过命令行即可下载Llama2等模型并进行对话交互。提供高级配置选项，支持自定义模型参数和系统提示词，可管理多个本地模型。需注意硬件要求，推荐16GB以上内存，NVIDIA GPU可提升性能。包含模型下载、运行、配置和管理等完整功能，适合开发者快速部署AI应用。
AIGC（生成式AI）试用 35 -- 用AI解析句子结构
Rolei的博客
08-01 618
AIGC（生成式AI）试用 35 -- 用AI解析句子结构
Dispersive Loss：为生成模型引入表示学习 | 如何分析kaiming新提出的dispersive loss，对扩散模型和aigc会带来什么影响?
qq_53826699的博客
08-02 797
摘要：何恺明团队提出「DispersiveLoss」方法，巧妙弥合扩散模型与表示学习的鸿沟。该方法通过鼓励模型内部特征在隐藏空间分散分布，实现无需正样本对的对比学习机制，既保留扩散模型原有采样流程，又显著提升表示质量。相比依赖外部预训练模型的REPA方法，DispersiveLoss具有即插即用、零额外开销的优势，在ImageNet上使DiT/SiT等主流扩散模型性能持续提升，并在一步生成模型MeanFlow上创下新SOTA。该研究为生成模型引入高效表示学习提供了简洁路径，使模型在生成图像的同时获得更好的语
大模型和AIGC之间有什么联系？
weixin_58820787的博客
08-01 916
大语言模型，是AI领域的 “智慧担当”。大语言模型精准理解文字语义，将 “古风庭院，红梅傲雪” 这样的描述转化为图像生成模型能识别的特征信息，引导AIGC创作出符合要求的画面。它还能根据不同艺术风格的文本描述，让AIGC生成对应的图像风格，无论是写实、卡通，还是抽象艺术，都能实现。在音频生成中，大语言模型可以将文本转化为富有情感的语音脚本，指导AIGC生成相应的语音内容，包括语气、语调、语速的调整。它们的结合或许能创造出更具个性化的内容服务，根据每个人的喜好、需求，实时生成专属的文本、图像、视频等内容。
“数据”角色在AIGC中的转变
qq_32205577的博客
08-01 357
在算法领域，数据始终是最基础且不可或缺的关键要素，它与算法性能紧密相连，直接影响着算法的表现。像视觉数据、时间序列数据、结构化状态数据等，都是算法处理的重要对象。实际上，算法本身并无绝对的高级与低级之分，其本质在于适配特定类型的数据。不同的算法适用于不同批次、不同种类的数据，这就导致算法在一些数据上可能表现出色，而在另一些数据上的表现则不尽如人意。算法的难点就在于此，如何采用节省资源、提升性能且能统一处理的方法，将那些在不同数据上性能表现各异的情况，转化为在各类数据上都能有良好表现的状态。
AIGC时代的视频基础设施：从数据采集到生成响应的全链路实践
大牛直播SDK
08-02 851
AIGC技术正迈向实时交互阶段，视频链路成为关键支撑。大牛直播SDK通过低延迟传输、裸数据直达、跨平台封装等能力，解决了AIGC系统面临的实时性、视频质量、协议兼容等挑战。其架构涵盖视频采集、编码传输、数据协同、播放输出等环节，支持RTMP/RTSP/GB28181等协议，端到端延迟可压缩至100-250ms。典型应用场景包括工业质检、无人机巡查、智慧零售等，为AIGC系统提供稳定、高效的视频生成引擎。
flux生图模型，微调办法
06-10
用户上次对话是在询问快速排序，这次突然跳到AI图像模型微调，应该是不同领域的新需求。从ta特意说明"上述引用仅供参考"来看，可能经历过其他助手被引用带偏的情况，说明ta需要精准的技术方案而非泛泛而谈。注意到...
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