huggingface / huggingface/diffusers

Full SDXL DreamBooth finetuning, LoRA extraction

Aperta
#7,997 7 commenti 1 reazione 0 assegnatari Vedi su GitHub
stale
Lingua principale
Python
Stelle
34.5k
Fork
7.3k
Merge medio
3g 3h
PR unite (30g)
91

Descrizione

In the dreambooth community, it has been empirically shown that extracting a LoRA results in better performance than directly training a LoRA. Enabling a full dreambooth finetune of SDXL would not only enable this functionality, but also further enable users to extract and test out LoRAs of multiple different network ranks without having to rerun the training script multiple times.

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Direzione di ricerca

Start by locating the repository's SDXL DreamBooth training entry point and the existing LoRA training or extraction support. Read the related implementation and discussion before deciding the scope. Done means users can perform full SDXL DreamBooth finetuning, extract LoRAs, and test multiple network ranks without rerunning training.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
machine-learning
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.