Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task01条记

利用流程

搭建情况

1. 进入阿里云免费试用区，免费利用算力时：
阿里云社区
https://free.aliyun.com/?spm=5176.14066474.J_4683019720.1.8646754cugXKWo&scm=20140722.M_988563._.V_1&productCode=learn
2. 登录or注册本身的阿里云账号：

3. 点击立即试用
领取乐成之后关闭页面即可

4 .进入魔搭社区授权
魔搭社区
https://www.modelscope.cn/my/mynotebook/authorization

报名赛事

可图Kolors-LoRA风格故事挑衅赛
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532254

创建PAI实例

进入notebook之后，体验一站式 baseline！
进入终端Terminal，运行
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors.git
进入文件夹，打开baseline文件

安装情况，重启kernel

调解prompt后运行

小对号，即代表我们运行乐成了这个代码块。

移动结果文件

下载结果文件

点击魔搭链接，创建模子

来到创空间，模子发布啦

关闭PAI实例

这是我运行完全部代码块后，终极的部分结果：

相干知识

LORA

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于微调Stable Diffusion模子的训练技能。
但我们已经有了其他的训练技能，比方 Dreambooth 和 文本反转。那么 LoRA 有何特殊之处呢？LoRA 在文件巨细和训练本领之间取得了精良的均衡。Dreambooth 功能强大，但模子文件体积较大（2-7 GB）。文本反转模子很小（约100 KB），但功能有限。
LoRA 位于二者之间：它们的文件巨细适中（2-200 MB），而且训练本领还不错。
那些喜好实验各种 模子 的Stable Diffusion用户可以告诉你，他们的本地存储很快就会填满。由于文件体积较大，用个人电脑来维护一个模子聚集非常困难。LoRA 是办理存储标题的绝佳方案。
与文本反转雷同，你不能单独利用 LoRA 模子。它必须与模子查抄点文件一起利用。LoRA 通过对附带的模子文件应用小的改动来修改风格。

提示词

提示词很告急，一样寻常写法：主体形貌，细节形貌，修饰词，艺术风格，艺术家
举个例子
【promts】Beautiful and cute girl, smiling, 16 years old, denim jacket, gradient background, soft colors, soft lighting, cinematic edge lighting, light and dark contrast, anime, super detail, 8k
【负向prompts】(lowres, low quality, worst quality:1.2), (text:1.2), deformed, black and white,disfigured, low contrast, cropped, missing fingers
ComfyUI

ComfyUI到底有何魅力呢？
起首，ComfyUI具有直观易用的界面。
        通过节点的方式，用户可以清晰地看到各个模块的功能，并根据本身的需求举行调解和毗连。这种方式使得工作流程更加明确，也低落了利用门槛，使得不认识代码的用户也可以或许轻松上手。
其次，ComfyUI的天生速率更快。
        相较于传统的Web UI，ComfyUI在天生图片时举行了优化，显着进步了天生速率。这意味着用户可以更快地得到所需的图片，节省了宝贵的时间和盘算资源。
别的，ComfyUI对显存的要求更低。
        由于内部流程的优化，ComfyUI所需的显存比传统的Web UI更少。这意味着用户不必要高设置的硬件装备就能流通地运行ComfyUI，低落了利用门槛。
        总之，ComfyUI工作流以其直观易用、快速天生和低显存要求等特点，为用户带来了亘古未有的便利和高效体验。通过学习和把握ComfyUI工作流，用户可以更好地利用Stable Diffusion模子举行各种创意和应用，实现更加丰富的视觉结果。