Тонкая настройка Stable Diffusion v2.0 с помощью DreamBooth на бесплатном Colab

• Приветствие и представление курса по созданию модели стабильной диффузии.  

• Обзор точной настройки модели с помощью Dream Booth.  

• Личный опыт автора с неудачным экспериментом по точной настройке.  

• Автор признает неудачу своего эксперимента и объясняет причины.  

• Цель видео - показать надежный метод точной настройки стиля с помощью Stable Diffusion 2.  

• Пример неудачного эксперимента с созданием изображений в стиле "Аватара".  

• Обзор нового блога от Kalyuga о точной настройке Dream Booth.  

• Использование Google Colab для обучения модели.  

• Подготовка обучающих изображений размером 512x512 пикселей.  

• Сбор изображений с YouTube и их обрезка до нужного размера.  

• Использование сайта boomie.net для обрезки и переименования изображений.  

• Создание zip-файла с обработанными изображениями.  

• Подключение к графическому процессору и проверка его характеристик.  

• Установка необходимых требований и библиотек.  

• Аутентификация на Google Диске и выбор названия модели.  

• Веса модели будут сохранены в определенном формате.  

• Важно понимать параметры, такие как fp16, размер партии, этапы накопления градиента и контрольные точки градиента.  

• Рекомендуется использовать fp16, размер ошибки обучения 1, шаги накопления градиента 1, контрольную точку градиента true и восьмибитный adam.  

• Изменение параметров влияет на объем используемой видеопамяти и скорость итерации.  

• Удаление train text encoder уменьшает использование памяти, но ухудшает качество продукции.  

• Рекомендуется не отключать train text encoder для лучшего качества.  

• Определение стиля и концепции изображения.  

• Использование подсказок экземпляра и класса для создания изображений.  

• Тестирование подсказок с помощью stable diffusion v2 перед тренировкой.  

• Загрузка изображений и выбор параметров, таких как fp16, размер пакета обучения и использование дополнительного кодировщика.  

• Важность правильного разрешения и скорости обучения.  

• Уменьшение количества классов изображений для сокращения времени обучения.  

• Сохранение модели каждые 3000 шагов для предотвращения нехватки места на Google диске.  

• Важность правильного перезапуска процесса для предотвращения ошибок CUDA out of memory.  

• Примерное приглашение помогает понять, насколько хорошо работает модель.  

• Процесс обучения модели и уменьшение потерь.  

• Важность изменения скорости обучения для достижения хорошей модели.  

• После завершения обучения каталог будет содержать модели с разными шагами.  

• Модели могут быть загружены на Hugging Face, но не всегда совместимы с пользовательскими интерфейсами.  

• Для использования в пользовательских интерфейсах, таких как Automatic One Eleven, модели должны быть преобразованы в формат ckpt.  

• Преобразование весов модели из диффузора в ckpt позволяет использовать модель в различных программах и интерфейсах.  

• Для логического вывода используется радиоприложение, которое позволяет определять стиль камеры и добавлять отрицательные подсказки.  

• Отрицательные подсказки играют ключевую роль в стабильной версии распространения 2.2.  

• Добавление отрицательных форм может улучшить качество изображений, но требует тщательной настройки.  

• Генерация изображений может быть улучшена с помощью отрицательных подсказок, таких как фракталы.  

• Для загрузки модели в Hugging Face необходимо создать новую модель, выбрать лицензию и загрузить файл ckpt.  

• Загрузка модели в Hugging Face позволяет другим пользователям использовать вашу точно настроенную модель.  

• Подготовка данных, обработка данных и базовая настройка являются ключевыми этапами.  

• Важно разобраться в вычислительной среде и задать правильные параметры для генерации изображений.  

• Использование лучшего графического процессора и настройка параметров могут значительно улучшить результаты.  

• Использование Google Colab Notebook и других инструментов может помочь в создании более точных моделей.  

• Процесс создания модели стабильного подразделения версии 2.0 требует времени и усилий.  

• Важно экспериментировать с настройками и параметрами для достижения лучших результатов.