模型:
nielsgl/dreambooth-bored-ape
由nielsgl在nielsgl/bayc-tiny数据集上训练的DreamBooth模型,图像来自于这个 Kaggle dataset 。可以通过修改instance_prompt来使用:一幅drawbayc猴子的绘画
该存储库中所包含的管道使用了KerasCV的Stable Diffusion V2的修改版本 this Space 创建。其目的是将KerasCV稳定扩散的权重转换为与 Diffusers 兼容的格式。这使用户可以使用KerasCV进行微调,并在扩散器中使用微调后的权重来利用其巧妙的功能(如 schedulers , fast attention 等)。该模型是作为Keras DreamBooth Sprint的一部分创建的?。请访问 organisation page ,了解如何参与!
一幅穿着宇航员装的drawbayc猴子的绘画
一幅穿着教皇装的drawbayc猴子的绘画
from diffusers import StableDiffusionPipeline pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('nielsgl/dreambooth-bored-ape') image = pipeline().images[0] image
在训练过程中使用了以下超参数:
Hyperparameters | Value |
---|---|
name | RMSprop |
weight_decay | None |
clipnorm | None |
global_clipnorm | None |
clipvalue | None |
use_ema | False |
ema_momentum | 0.99 |
ema_overwrite_frequency | 100 |
jit_compile | True |
is_legacy_optimizer | False |
learning_rate | 0.0010000000474974513 |
rho | 0.9 |
momentum | 0.0 |
epsilon | 1e-07 |
centered | False |
training_precision | float32 |