huggingface / huggingface/diffusers

Add aspect ratio bucketing to training scripts

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主要言語
Python
スター
34.5k
フォーク
7.3k
平均マージ
3日 3時間
マージ済み PR(30日)
91

説明

**Is your feature request related to a problem? Please describe.**
When fine tuning SDXL, images are required to be a fixed size (1024x1024) which involves a lot of cropping that both takes time/resources, and often causes important parts of the image to get cropped out, which lowers model quality.

**Describe the solution you'd like.**
The ideal solution would be a simple option for user to enable aspect ratio bucketing (e.g. a command argument `--enable-bucketing`) that will let them train with multiple image sizes

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

調査の方向性

Start by locating the SDXL training scripts and the code responsible for enforcing fixed image sizes and cropping. Define how the optional --enable-bucketing argument should select multiple image sizes, then verify that training can preserve varied aspect ratios without requiring every image to be cropped to 1024x1024.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python, pytorch
領域
machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
35/100

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