Scripts de entrenamiento, generación y utilidades para Stable Diffusion y otros modelos de generación de imágenes, incluidos LoRA y el ajuste fino.
sd-scripts es un conjunto de scripts de Python para entrenar y ejecutar modelos de generación de imágenes de la familia Stable Diffusion. Admite el entrenamiento de LoRA, el ajuste fino completo (entrenamiento nativo y DreamBooth), Textual Inversion para SD y SDXL, y el entrenamiento de modelos de inpainting para SD1.5 y SDXL. Entre las arquitecturas compatibles se incluyen SD 1.x/2.x, SDXL, SD3/SD3.5, FLUX.1, Lumina, HunyuanImage-2.1, Anima y MOSS-Image.
Además del entrenamiento, el repositorio incluye scripts de generación de imágenes, herramientas para almacenar en caché conjuntos de datos, etiquetado de imágenes basado en WD14, conversión de modelos y utilidades para combinar LoRA. El entrenamiento se configura mediante argumentos de línea de comandos y archivos de configuración de conjuntos de datos, y se ejecuta en Windows y Linux/WSL2 con PyTorch 2.6 o posterior, usando Hugging Face Accelerate para iniciarlo.
El proyecto incluye documentación extensa en inglés y japonés sobre el flujo de trabajo de entrenamiento de cada modelo, la configuración de conjuntos de datos y opciones avanzadas, como los offsets de muestreo de timestep, la pérdida enmascarada y el entrenamiento de ControlNet-LLLite.
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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