mania - concept trained without data (local install tutorial - technical)

2000 스텝 동안 다음과 같은 내용으로 훈련됨: "#:0.41|~미친 웃음:0.2|^미친 웃음:0.05" https://github.com/ntc-ai/conceptmod을 사용하여

로라 값 0.0에서 1.8까지의 애니메이션. 모든 예제는 트리거 문구 "미친 웃음" 사용

단어는 잊혀진 이름들의 희미한 그림자이다. 이름이 힘을 가지듯, 단어 또한 힘을 가진다. 단어는 인간의 마음에 불을 지필 수 있다. 안정적인 확산 모델.

튜토리얼:

이 튜토리얼은 기술적인 내용을 포함합니다. 훨씬 쉽게 진행하고 싶다면, /model/58873/conceptmod-tutorial-fire-train-any-lora-with-just-text-no-data-required를 따라가서 runpod에서 실행하세요. 비용은 저렴합니다. 모델 훈련에 $5, 애니메이션 생성에 <$1입니다.

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로컬 설치 (기술적)**

20GB VRAM 필요
0) a111 설치

git clone https://github.com/ntc-ai/conceptmod.git
cd conceptmod
train_sequential.sh 편집하고 훈련 문구 추가 (위 참조)
종속성 설치 (참고: https://github.com/ntc-ai/conceptmod#installation-guide) 및 ImageReward https://github.com/THUDM/ImageReward
bash train_sequential.sh로 모델 훈련 (시간이 오래 걸림)
성공적으로 훈련이 끝난 후 models 폴더에 새로운 체크포인트를 저장하며, samples 디렉토리에서 샘플 생성을 활성화했을 경우 훈련 도중 샘플이 생성됨
models를 a111 모델 경로로 이동:
`mv -v models/*/*.ckpt ../stable-diffusion-webui2/models/Stable-diffusion/0new`
sd-scripts https://github.com/kohya-ss/sd-scripts을 사용해 로라 추출 (새로운 conda 환경 필요)
여기서는 디렉토리에 있는 모든 항목의 로라를 생성하는 스크립트입니다. dir와 basemodel을 본인의 것으로 바꿔주세요. sd-scripts 프로젝트 폴더에서 실행하세요.
https://github.com/ntc-ai/conceptmod/blob/main/extract_lora.sh
'--api' 옵션과 함께 a111 webui.py 실행
애니메이션 생성
사용한 명령어:
> python3 lora_anim.py -s -0.0 -e 1.8 -l "mania" -lp ", 미친 웃음" -np "유두, 이상한 이미지." -n 32 -sd 7 -m 2.0

이 방식으로 무언가를 만들었다면, 'conceptmod' 태그를 부탁드립니다.