Scripts de treinamento, geração e utilitários para Stable Diffusion e outros modelos de geração de imagens, com suporte a LoRA e fine-tuning.
sd-scripts é um conjunto de scripts Python para treinar e executar modelos de geração de imagens da família Stable Diffusion. Oferece suporte ao treinamento de LoRA, fine-tuning completo (treinamento nativo e DreamBooth), Textual Inversion para SD e SDXL e treinamento de modelos de inpainting para SD1.5 e SDXL. As arquiteturas compatíveis incluem SD 1.x/2.x, SDXL, SD3/SD3.5, FLUX.1, Lumina, HunyuanImage-2.1, Anima e MOSS-Image.
Além do treinamento, o repositório inclui scripts de geração de imagens, ferramentas de cache de datasets, marcação de imagens com base no WD14, conversão de modelos e utilitários para mesclar LoRAs. O treinamento é configurado por meio de argumentos de linha de comando e arquivos de configuração de dataset, e pode ser executado no Windows e no Linux/WSL2 com PyTorch 2.6 ou posterior, usando Hugging Face Accelerate para iniciar os processos.
O projeto oferece documentação extensa em inglês e japonês que aborda o fluxo de treinamento de cada modelo, a configuração de datasets e opções avançadas, como deslocamentos de amostragem de timestep, masked loss e treinamento de ControlNet-LLLite.
Siga as etapas de instalação para sua plataforma (Windows ou Linux/WSL2) no README.
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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Metodologia de desenvolvimento de software e biblioteca de skills composáveis que orienta agentes de programação em brainstorming, planejamento, TDD e implementação com subagentes.
Uma coleção de skills reutilizáveis para assistentes de programação com IA, como Claude Code e Codex, com foco em alinhamento, design, TDD e fluxos de engenharia disciplinados.