emoji-xl

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模型 Colab：https://github.com/camenduru/ios-emoji-xl-model-colab
模型镜像：https://huggingface.co/camenduru/ios-emoji-xl/blob/main/ios_emoji_xl_v2_lora_webui.safetensors
模型数据集：https://huggingface.co/camenduru/ios-emoji-xl/blob/main/dataset_160x160_images.zip
感谢 https://github.com/samuelngs/apple-emoji-linux 提供的 160x160 像素表情符号 ❤
感谢 https://replicate.com ❤

训练日志：

使用 160x160 像素的 iOS v16.4 表情符号 😋 进行训练

GPU = https://replicate.com 上的 Nvidia A40（大型）
示例数量 = 4129
每个周期的批次数量 = 1033
周期数量 = 1
每个设备的即时批次大小 = 4
总训练批次大小（含并行、分布式和累积）= 4
梯度累积步数 = 1
总优化步数 = 1000
总运行时间：45.46 分钟
总成本：$1.98

Replicate LoRA 转 WebUI LoRA 转换器

• 感谢

• https://github.com/ignacfetser ❤

• huggingface/diffusers#2326 ❤

• https://github.com/harrywang/finetune-sd/blob/main/convert-to-safetensors.py ❤

pip install safetensors==0.3.3

import re
from safetensors.torch import load_file, save_file
checkpoint = load_file('/content/ui/models/Lora/ios_emoji_xl_v2_lora.safetensors')
new_dict = dict()
for idx, key in enumerate(checkpoint):
    new_key = re.sub('\.processor\.', '_', key)
    new_key = re.sub('mid_block\.', 'mid_block_', new_key)
    new_key = re.sub('_lora.up.', '.lora_up.', new_key)
    new_key = re.sub('_lora.down.', '.lora_down.', new_key)
    new_key = re.sub('\.(\d+)\.', '_\\1_', new_key)
    new_key = re.sub('to_out', 'to_out_0', new_key)
    new_key = 'lora_unet_' + new_key
    new_dict[new_key] = checkpoint[key]
save_file(new_dict, 'ios_emoji_xl_v2_lora_webui.safetensors')

感谢 fofr ❤ 提供的创意。
fofr 的模型：https://twitter.com/fofrAI/status/1698741974835065171