Для массового переименования можно это сделать в проводнике, выделяем файлы, жмём F2 вписываем например Ждун и получаем файлы в виде Ждун (1), Ждун (2), и т.д.
Очень надеюсь что поможешь. Сделал все как на видео несколько раз, поигрался с настройками. Примеры, которые при обучении на диск сохраняются просто огонь. Качаю лору, начинаю ее использовать, и получается полная шляпа. Как такое может быть? Сила лоры от 0,8 до 1
Я немного не понял - после создания лоры в папке с output получается целая куча чекпойнтов. и мы скачиваем всю папку. А какой из них брать при генерации изображений, последний? Это как бы уже окончательно законченная лора?
тестировать каждую, в т.ч. юзая скрипт x/y/z plot, чтобы было нагляднее (это ж все в видео показано), и после, уже на собственное предпочтение, выбирать одну из них
Выдает ошибку, вероятно уже не актуален скрипт? CalledProcessError: Command '['/usr/bin/python3', 'train_network.py', '--sample_prompts=/content/LoRA/config/sample_prompt.txt', '--dataset_config=/content/LoRA/config/dataset_config.toml', '--config_file=/content/LoRA/config/config_file.toml']' returned non-zero exit status 1.
@@nekitneverland так это ото всех требуется в этом случае. Все сидят дома и так делают. Где разница между "дома" и "онлайн"? Дома - это на своём железе офлайн.
Очень утомляет что в каждом утюге показывают как обучать на чужих мощностях. Грустненько, ведь своих мощностей хватает. Было бы круто если бы вскользь показали как на своих мощностях работать
Stable Diffusion относится к классу диффузионных моделей. Идея заключается в смешивании изображения с гауссовским шумом и обучении нейросети (UNet) восстанавливать оригинальные изображения из зашумленных. Вместо прямого применения диффузионного процесса к полноразмерным изображениям, они отображаются в пространство меньшей размерности (latent space), где происходят вычисления, а затем результат обратно разжимается с помощью Variational Autoencoder (VAE).
Да Хоспаде! Вы читали мануал по LORA!? Да все равно, что там написано в текстовом файле, - модель сама определяет, что там нарисовано, не тратьте на это время!
Лично у меня ошибка : CalledProcessError: Command '['/usr/bin/python3', 'train_network.py', '--sample_prompts=/content/LoRA/config/sample_prompt.txt', '--dataset_config=/content/LoRA/config/dataset_config.toml', '--config_file=/content/LoRA/config/config_file.toml']' returned non-zero exit status 1.
То же самое. CalledProcessError: Command '['/usr/bin/python3', 'train_network.py', '--sample_prompts=/content/LoRA/config/sample_prompt.txt', '--dataset_config=/content/LoRA/config/dataset_config.toml', '--config_file=/content/LoRA/config/config_file.toml']' returned non-zero exit status 1. Всё делал как в видео.
@@Videos21plus Блокнот сто лет не обновлялся, Гугл урезал фичи коллаба, поэтому автор забил на блокнот - в нем смысла теперь ноль. Остался, судя по всему, только локальный трейн на своем железе, онлайн уже не потрэйнить
![NLE Choppa - Or What ft. 41 (Orchestra Mix) [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/biOFASEgSOM/mqdefault.jpg)
Отличный урок, большое спасибо.
Для массового переименования можно это сделать в проводнике, выделяем файлы, жмём F2 вписываем например Ждун и получаем файлы в виде Ждун (1), Ждун (2), и т.д.
Спасибо огромное! Очень помог урок и теперь могу сама делать лоры)
Лунная соната на фоне - удивил !
Где? Если в конце то это прелюдия Шопена
Чёткая подача. Спасибо!
Отличный гайд, спасибо)
Плюс мину Разобрался. Спасибо за гайд. И правдо помогло!
Очень надеюсь что поможешь. Сделал все как на видео несколько раз, поигрался с настройками. Примеры, которые при обучении на диск сохраняются просто огонь. Качаю лору, начинаю ее использовать, и получается полная шляпа. Как такое может быть? Сила лоры от 0,8 до 1
Я немного не понял - после создания лоры в папке с output получается целая куча чекпойнтов. и мы скачиваем всю папку. А какой из них брать при генерации изображений, последний? Это как бы уже окончательно законченная лора?
тестировать каждую, в т.ч. юзая скрипт x/y/z plot, чтобы было нагляднее (это ж все в видео показано), и после, уже на собственное предпочтение, выбирать одну из них
Красава!!! Но, меньше матов. не ведись на Хачатура)) (опционально)
без текстового документа будет обучать лору?
Есть варик не обрезать картинки на 512, а кидать как есть. Говорят якобы универсальнее получается результат. Но я тоже только квадраты пробовал.
Выдает ошибку, вероятно уже не актуален скрипт?
CalledProcessError: Command '['/usr/bin/python3', 'train_network.py',
'--sample_prompts=/content/LoRA/config/sample_prompt.txt',
'--dataset_config=/content/LoRA/config/dataset_config.toml',
'--config_file=/content/LoRA/config/config_file.toml']' returned non-zero exit status 1.
Вопрос, а обязательно вырезать изображения в квадратик? Просто хочу создать Лор на основе целых спрайтов персонажей, из "Везуальной новелы"?
очень желательно
"в домашних условиях" - идём на колаб... угу... тогда что такое онлайн?
от тебя же не требуется ничего кроме ЭВМ и интернета. Так что это может повторить кто угодно.
@@nekitneverland так это ото всех требуется в этом случае. Все сидят дома и так делают. Где разница между "дома" и "онлайн"? Дома - это на своём железе офлайн.
@@MrVitaliyAT чел, не придирайся к словам. Автор сделал классный урок.
@@EvgenySereda21 Классный, только название вводит в заблуждение.
Очень утомляет что в каждом утюге показывают как обучать на чужих мощностях. Грустненько, ведь своих мощностей хватает. Было бы круто если бы вскользь показали как на своих мощностях работать
Я попробовал создать лору на mac mini m2 pro, 16 изображений в 1000 шагов считались полтора дня ;)))
@kaknamtam да речь не идёт про аппаратные ограничения. Просто искал урок, и все говорили только о сторонних сервисах
что такое VAE?
Stable Diffusion относится к классу диффузионных моделей. Идея заключается в смешивании изображения с гауссовским шумом и обучении нейросети (UNet) восстанавливать оригинальные изображения из зашумленных. Вместо прямого применения диффузионного процесса к полноразмерным изображениям, они отображаются в пространство меньшей размерности (latent space), где происходят вычисления, а затем результат обратно разжимается с помощью Variational Autoencoder (VAE).
Да Хоспаде! Вы читали мануал по LORA!? Да все равно, что там написано в текстовом файле, - модель сама определяет, что там нарисовано, не тратьте на это время!
А где найти этот мануал ? ( Не кидайте камнями, я новичок)😅
Да и учить можно просто закидывая изображения, а потом уже добавить теги
Был бы Михаил Кривой, може быть и подписался бы. А так..
Жесть!!!😰 Ну и нах мне это нужно, такой геморрой?!😅
Лично у меня ошибка :
CalledProcessError: Command '['/usr/bin/python3', 'train_network.py',
'--sample_prompts=/content/LoRA/config/sample_prompt.txt',
'--dataset_config=/content/LoRA/config/dataset_config.toml',
'--config_file=/content/LoRA/config/config_file.toml']' returned non-zero exit status 1.
ты починил? поделись пжл
та же ошибка( кто нибудь разобрался?
@@КристинаОсмоловская-ц5ш Не починил
То же самое.
CalledProcessError: Command '['/usr/bin/python3', 'train_network.py',
'--sample_prompts=/content/LoRA/config/sample_prompt.txt',
'--dataset_config=/content/LoRA/config/dataset_config.toml',
'--config_file=/content/LoRA/config/config_file.toml']' returned non-zero exit status 1.
Всё делал как в видео.
@@Videos21plus Блокнот сто лет не обновлялся, Гугл урезал фичи коллаба, поэтому автор забил на блокнот - в нем смысла теперь ноль. Остался, судя по всему, только локальный трейн на своем железе, онлайн уже не потрэйнить