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KerasCV稳定扩散在扩散器中的稳定版本??

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

描述

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!

示例

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

用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('nielsgl/dreambooth-bored-ape')
image = pipeline().images[0]
image

训练超参数

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