一、秋葉關(guān)于stable diffusion的直播分享，介紹了stable diffusion模型結(jié)構(gòu)，包括LoCon LyCORIS等模型。

- 秋葉分享關(guān)于stable diffusion的教程

- 介紹latent diffusion模型結(jié)構(gòu)

- 解釋在潛空間內(nèi)運(yùn)作的原因

二、SD模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和原理，以及文本編碼器和對(duì)比學(xué)習(xí)的重要性。同時(shí)介紹了textual inversion和文本反演等常見(jiàn)的訓(xùn)練模型方式。

- 使用latent使SD模型計(jì)算量減少

- embedding和transformer的結(jié)合

- 簡(jiǎn)單的圖片生成過(guò)程

三、常見(jiàn)的模型訓(xùn)練方法，包括Embedding、HyperNetwork、Finetune、LoRA、LyCORIS和TX true等，以及相應(yīng)的訓(xùn)練方式和參數(shù)設(shè)置。

- 介紹使用embedding模型進(jìn)行訓(xùn)練

12:07 - 解釋LoRA和LyCORIS的區(qū)別

- 推薦使用3e負(fù)六的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練

四、調(diào)參過(guò)程中需要注意的難點(diǎn)，包括步數(shù)、標(biāo)簽、底模、素材、LoRA算法以及過(guò)擬合等問(wèn)題。提供了一些常用的解決方法。

- 按步數(shù)卡比較難算，建議直接訓(xùn)練五倍epoch往上走

- 底模選擇訓(xùn)練物體相似，可以減少難度

- LoRA可以微調(diào)模型，但個(gè)人更喜歡LoCOn

五、如何使用不同的優(yōu)化器和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法來(lái)防止模型過(guò)擬合，并介紹了一些常見(jiàn)模型和技巧。

- 訓(xùn)練模型時(shí)需考慮數(shù)據(jù)增強(qiáng)

- 使用余弦或常量作為學(xué)習(xí)率

- 融合模型和進(jìn)行額外控制

--本內(nèi)容基于視頻內(nèi)容由模型生成，僅供參考