【AI绘画】深入理解Stable Diffusion！站内首个深入教程，3...

一、秋叶关于stable diffusion的直播分享，介绍了stable diffusion模型结构，包括LoCon LyCORIS等模型。

- 秋叶分享关于stable diffusion的教程

- 介绍latent diffusion模型结构

- 解释在潜空间内运作的原因

二、SD模型的基础结构和原理，以及文本编码器和对比学习的重要性。同时介绍了textual inversion和文本反演等常见的训练模型方式。

- 使用latent使SD模型计算量减少

- embedding和transformer的结合

- 简单的图片生成过程

三、常见的模型训练方法，包括Embedding、HyperNetwork、Finetune、LoRA、LyCORIS和TX true等，以及相应的训练方式和参数设置。

- 介绍使用embedding模型进行训练

12:07 - 解释LoRA和LyCORIS的区别

- 推荐使用3e负六的学习率进行训练

四、调参过程中需要注意的难点，包括步数、标签、底模、素材、LoRA算法以及过拟合等问题。提供了一些常用的解决方法。

- 按步数卡比较难算，建议直接训练五倍epoch往上走

- 底模选择训练物体相似，可以减少难度

- LoRA可以微调模型，但个人更喜欢LoCOn

五、如何使用不同的优化器和数据增强方法来防止模型过拟合，并介绍了一些常见模型和技巧。

- 训练模型时需考虑数据增强

- 使用余弦或常量作为学习率

- 融合模型和进行额外控制

--本内容基于视频内容由模型生成，仅供参考