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ckpt怎么转化为ppdiffusers可以参考这个 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/blob/develop/ppdiffusers/scripts/convert_diffusers_model/convert_orig_sd_ckpt_to_ppdiffusers.py 。
ppdiffusers转化为ckpt目前没有提供相关脚本。
Lora可以通过pipe.load_lora_weights和基础模型合并使用。
--pretrained_model_name_or_path runwayml/stable-diffusion-v1-5 \是基础模型。
ip2p或其他controlnet对应unet_name_or_path这个参数,是通过以下方式加载的:
self.unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(unet_name_or_path)
freeze_params(self.unet.parameters())
logger.info("Freeze unet parameters!")
self.controlnet = ControlNetModel.from_unet(self.unet, load_weights_from_unet=True)
如题,ckpt怎么转化为ppdiffusers格式,相反ppdiffusers格式怎么转化为ckpt格式。 另外训练出的Lora模型怎么和基础模型合并? 还有训练controlnet时,--pretrained_model_name_or_path runwayml/stable-diffusion-v1-5 \这里是填写基础模型,还是要训练的controlnet模型。如果是基础模型的话,假如我想训练controlnet的ip2p,那ip2p模型需要怎么填写,再加入一个pretrained_model_name_or_path?还是其他。 谢谢。