huggingface / huggingface/diffusers

[Advanced Dreambooth] Textual Inversion token is weakened/ignored by negative prompt

Offen
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bug stale training
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
34.5k
Forks
7.3k
Ø Merge
3 T. 3 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
91

Beschreibung

### Describe the bug

A LoRA + TI token pair trained with the advanced dreambooth script doesn't work with negative prompts.

In my testing, the validations all work perfectly if a negative prompt is not used. When it is included, the subjected trained with the token is often entirely ignored or looks nothing like the original subject.

### Reproduction

1. Train a LoRA + TI with the advanced dreambooth script using an instance prompt like "A photo of TOK".
2. Perform validation prompt like "A photo of TOK" to see valid training results
3. Perform same validation, but with an additional negative prompt like "distorted, disfigured, blurry"
4. Notice the TOK subject is often ignored and when not ignored, retains less characteristics of the original subject

### Logs

Continuing my investigation here: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/6685#issuecomment-1908679012

### System Info

Main branch of diffusers

### Who can help?

@linoytsaban

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Rechercherichtung

Beginne mit den Reproduktionsschritten im Issue und der verlinkten Untersuchung in Issue 6685 und vergleiche die Validierung mit und ohne den negativen Prompt. Erledigt ist es, wenn ein LoRA zusammen mit einem Textual Inversion-Token die trainierten Merkmale des Motivs beibehält, wenn ein negativer Prompt verwendet wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python, pytorch
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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