Sign up RunPod: https://bit.ly/RunPodIO. Our Discord : https://discord.gg/HbqgGaZVmr. New best training settings for DreamBooth training in Automatic1111 Web UI. If I have been of assistance to you and you would like to show your support for my work, please consider becoming a patron on ðĨ° https://www.patreon.com/SECourses
Playlist of #StableDiffusion Tutorials, #Automatic1111 and Google Colab Guides, #DreamBooth, Textual Inversion / Embedding, LoRA, AI Upscaling, Pix2Pix, Img2Img:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL_pbwdIyffsmclLl0O144nQRnezKlNdx3
Easiest Way to Install & Run Stable Diffusion Web UI on PC by Using Open Source Automatic Installer:
https://youtu.be/AZg6vzWHOTA
How to use Stable Diffusion V2.1 and Different Models in the Web UI – SD 1.5 vs 2.1 vs Anything V3:
https://youtu.be/aAyvsX-EpG4
Zero To Hero Stable Diffusion DreamBooth Tutorial By Using Automatic1111 Web UI – Ultra Detailed:
https://youtu.be/Bdl-jWR3Ukc
Sketches into Epic Art with 1 Click: A Guide to Stable Diffusion ControlNet in Automatic1111 Web UI:
https://youtu.be/vhqqmkTBMlU
Ultimate RunPod Tutorial For Stable Diffusion – Automatic1111 – Data Transfers, Extensions, CivitAI:
https://youtu.be/QN1vdGhjcRc
8 GB LoRA Training – Fix CUDA & xformers For DreamBooth and Textual Inversion in Automatic1111 SD UI:
https://youtu.be/O01BrQwOd-Q
2400 Photo Of Man classification images:
https://drive.google.com/file/d/1qBf8VyUbmPNalKqm076yOsQjE8BrcG7R/view
0:00 Introduction to Best Settings of DreamBooth training experiment
0:56 How to close initially started Web UI instance on RunPod Stable Diffusion template
2:20 Which RunPod machine you should pick for DreamBooth training and why
2:48 The used versions in this experiment such as Automatic1111 version, xformers version, DreamBooth version
4:20 Best DreamBooth settings for 0 classification images
4:45 How to continue DreamBooth training from a certain checkpoint
5:12 Used command line arguments for best DreamBooth training
5:20 Used extensions list for best DreamBooth training
5:45 Starting to set parameters for 0 classification images – equal to fine tuning
6:45 Used training dataset and what dataset features you need
7:45 Setting concepts tab of DreamBooth training
8:00 When you should use FileWords and why you should use for fine tuning and how to do fine tuning
10:15 Best training setup parameters for DreamBooth training when using classification images
11:28 How to calculate number of steps for each epoch
13:17 All trainings are completed
13:49 Comparison of sample and sanity sample images generated during training
13:55 Analysis of 0x classification samples
14:41 Analysis of 1x classification samples
15:14 Analysis of 2x classification samples
15:36 Analysis of 5x classification samples
16:12 Analysis of 10x classification samples
16:34 Analysis of 25x classification samples
16:45 Analysis of 50x classification samples
17:28 Analysis of 100x classification samples
17:49 Analysis of 100x classification samples
18:09 Comparing each checkpoint in all of the trained models
18:46 How to use x/y/z plot to check different training checkpoints
19:51 All grids are generated and how did i download them
20:40 Analysis of 0x classification x/y/z grid images
21:58 Analysis of 1x classification x/y/z grid images
23:10 Analysis of 2x classification x/y/z grid images
24:03 Analysis of 5x classification x/y/z grid images
25:00 Analysis of 10x classification x/y/z grid images
25:36 Analysis of 25x classification x/y/z grid images
26:15 Analysis of 50x classification x/y/z grid images
27:27 Analysis of 100x classification x/y/z grid images
28:02 Analysis of 100x classification x/y/z grid images
29:00 Summary of the experiment
29:40 Very important speech part
Text-Guided View Synthesis
Our technique can synthesized images with specified viewpoints for a subject cat (left to right: top, bottom, side and back views). Note that the generated poses are different from the input poses, and the background changes in a realistic manner given a pose change. We also highlight the preservation of complex fur patterns on the subject cat’s forehead.
Property Modification
We show color modifications in the first row (using prompts “a [color] [V] car”), and crosses between a specific dog and different animals in the second row (using prompts “a cross of a [V] dog and a [target species]”). We highlight the fact that our method preserves unique visual features that give the subject its identity or essence, while performing the required property modification.
Accessorization
Outfitting a dog with accessories. The identity of the subject is preserved and many different outfits or accessories can be applied to the dog given a prompt of type “a [V] dog wearing a police/chef/witch outfit”. We observe a realistic interaction between the subject dog and the outfits or accessories, as well as a large variety of possible options.
āļĢāļĩāļāļāļđāđāļĨāļĒ !! āļ§āļīāļāļĩāļāļģāđāļāļīāļāļ§āļąāļāļĨāļ° 3000++ āļāļēāļ āļāļēāļ ChatGPT 100$/Day
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- āđāļāļĩāļĒāļāļāļāļĢāđāļĄ AI āļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļ Alisa Midjourney Stable Diffusion āļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ
- āļāļāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāđāļ§āļĒ AI ChatGPT āđāļĨāļ° Stable Diffusion XL
- āđāļāđāļāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļēāļ V.1 | Stable Diffusion | upscale & inpaint | Thai
- āļŠāļāļāļĨāļāļĄāļāļāļāļĩāļāļēāļĒāļāđāļēāļĒāđāđāļ1āļāļēāļāļĩ
- āđāļāļĢāđāđāļāļĢāļĄāđāļĄāļāļĢāđ āđāļāđ chat gpt āđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ? #chatgpt
- āđāļāđāļāđ 5 āļāļīāļāļŠāđ āđāļāđ ChatGPT āļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļēāļāļĒāļąāļāđāļāđāļŦāđāđāļāļĩāļĒāļ ! | beartai āđāļāđāļāđ
- ChatGPT āđāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ° āļāļāļāļāļģāļāļēāļĄāļāļĨāđāļāļ āđāļāļĩāļĒāļāļŦāļāļąāļāļŠāļ·āļāđāļāđāļ āļĄāļēāļāđāļ§āļĒāļŦāļĢāļ·āļāđāļĒāđāļāļāļēāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđ? | KEY MESSAGES #57 | THE STANDARD
- ChatGPT āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ ChatGPT āļāļģāļāļ°āđāļĢāđāļāđāļāđāļēāļ? AI āļāļ°āđāļĒāđāļāļāļēāļāļāļāđāļŦāļĄ? l iT24Hrs | iT24Hrs
- Automatic1111 Stable Diffusion DreamBooth Guide: Optimal Classification Images Count Comparison Test
- āļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ 2023 ChatGPT āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ? | Executive Espresso EP.414 | THE SECRET SAUCE
- āđāļāđāļāļēāļ MidJourney AI āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļēāļ : āļŠāļĢāđāļēāļāļāļēāļāļĻāļīāļĨāļāđāļāđāļ§āļĒāļāļģ āļāļąāļ midjourney | Right CG
- āļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļāđāļāļēāļ MidJourney āđāļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ $30 : āļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļāļēāļ settings āļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāļāļĨāļāļēāļ | Right CG
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āđāļāļĩāļĒāļāļāļāļĢāđāļĄ AI āļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļ Alisa Midjourney Stable Diffusion āļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ
āđāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļĩāđāļĄāļĩ Generative AI āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļĒāđāļēāļ Midjourney āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļąāđāļ§āđāļāđāļĨāļ° Stable Diffusion āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāļĄāļ·āļāļāļēāļāļĩāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāđāļāđāļāđāļāļāļāļāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļīāđāļāļĒāļāļĒāđāļēāļ Alisa āđāļāļīāđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāļĩāđāļāļĩāļāļķāđāļ āđāļĢāļēāđāļāļāļđāļāļąāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļāļąāđāļāļŠāļēāļĄāļāļąāļ§āļāļĩāđāđāļāđāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ āđāļĨāļ°āđāļāļĢāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļĩāđāļāļ°āđāļāđāļāļēāļ āļāļąāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļāļĢāđāđāļŦāļĄāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāļāļāļāļĨāļīāļŠāļēāđāļ§āļāļĢāđāļāļąāđāļ 3 !! Generate Image Version 3 āļāļĩāđāļāļ°āļĄāļĩāļāļĩāđāļāļāļĢāđāļāđāļēāļāđāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļāļĄāļē 5 āļāļĒāđāļēāļ āļāļ·āļ 1. Save Vector āđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļķāļāļĢāļđāļāļ āļēāļāđāļŦāđāđāļāđāļāļāļēāļĄāļŠāļāļļāļĨ SVG. āđāļāđāļāđāļāļĨāđāļĢāļđāļāļ āļēāļāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļāļēāļāđāļŦāđāđāļŦāļāđāļŦāļĢāļ·āļāđāļĨāđāļāļĨāļāđāļāđāđāļāļĒāđāļĄāđāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļāļāļ āļēāļ āđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļģāđāļāđāļāđāđāļāļāđāļāļāļāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ 2. Variant āđāļĄāļ·āđāļ Generate āļ āļēāļāđāļāđāļāļĢāļāļāļąāļāđāļāđāļĨāđāļ§ āļāļĩāđāļāļāļĢāđ Variant āļāļ°āļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļĨāđāļēāļĒāđāļāļīāļĄāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļāļĄāļēāļāļĩāļ 4 āļ āļēāļ āđāļŦāđāđāļĨāļ·āļāļ āđāļĨāļ°āđāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļ°āļĄāļĩāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāļđāļāļ āļēāļāļāļĩāđāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļ 3. Upload image āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāļ āļēāļāđāļŦāđāļāļĨāļīāļŠāļēāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāđāļāļĨāļīāļāļāđ URL āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāđāļāđāļāļ§āļāļēāļāđāļāļāļēāļĢ Generate āļ āļēāļāļāđāļāđāļāđāļāđ 4. Remove Text […]
āļāļāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāđāļ§āļĒ AI ChatGPT āđāļĨāļ° Stable Diffusion XL
AI āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļŦāļāļķāđāļāđāļāļāļąāđāļāļāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļāļāđāļēāļ āđāļĢāļēāļāļ°āđāļāđ AI āļāļĩāđāļāļ·āđāļāļ§āđāļē ChatGPT āđāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāļāļģāļŠāļąāđāļāļāļĩāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļ§āđāļē Prompt āđāļĨāļ° AI āļāļĩāđāļāļ·āđāļāļ§āđāļē Stable Diffusion XL āđāļāļāļēāļĢ Generate āļĢāļđāļāļ āļēāļ AI āļāļąāđāļāļŠāļāļāļāļąāļ§āļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāđāļāđāđāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļāļĩ #āļāļāļāđāļāļāļāđāļēāļ #ai #chatgpt  āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ Ninetechno Channel āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ Ninetechno Channelāļāļāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāđāļ§āļĒ AI ChatGPT āđāļĨāļ° Stable Diffusion XLāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ Ninetechno Channel  Â
Playlist of #StableDiffusion Tutorials, #Automatic1111 and Google Colab Guides, #DreamBooth, Textual Inversion / Embedding, LoRA, AI Upscaling, Pix2Pix, Img2Img:
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https://youtu.be/AZg6vzWHOTA
How to use Stable Diffusion V2.1 and Different Models in the Web UI – SD 1.5 vs 2.1 vs Anything V3:
https://youtu.be/aAyvsX-EpG4
Zero To Hero Stable Diffusion DreamBooth Tutorial By Using Automatic1111 Web UI – Ultra Detailed:
https://youtu.be/Bdl-jWR3Ukc
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https://youtu.be/vhqqmkTBMlU
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https://youtu.be/QN1vdGhjcRc
8 GB LoRA Training – Fix CUDA & xformers For DreamBooth and Textual Inversion in Automatic1111 SD UI:
https://youtu.be/O01BrQwOd-Q
2400 Photo Of Man classification images:
https://drive.google.com/file/d/1qBf8VyUbmPNalKqm076yOsQjE8BrcG7R/view
0:00 Introduction to Best Settings of DreamBooth training experiment
0:56 How to close initially started Web UI instance on RunPod Stable Diffusion template
2:20 Which RunPod machine you should pick for DreamBooth training and why
2:48 The used versions in this experiment such as Automatic1111 version, xformers version, DreamBooth version
4:20 Best DreamBooth settings for 0 classification images
4:45 How to continue DreamBooth training from a certain checkpoint
5:12 Used command line arguments for best DreamBooth training
5:20 Used extensions list for best DreamBooth training
5:45 Starting to set parameters for 0 classification images – equal to fine tuning
6:45 Used training dataset and what dataset features you need
7:45 Setting concepts tab of DreamBooth training
8:00 When you should use FileWords and why you should use for fine tuning and how to do fine tuning
10:15 Best training setup parameters for DreamBooth training when using classification images
11:28 How to calculate number of steps for each epoch
13:17 All trainings are completed
13:49 Comparison of sample and sanity sample images generated during training
13:55 Analysis of 0x classification samples
14:41 Analysis of 1x classification samples
15:14 Analysis of 2x classification samples
15:36 Analysis of 5x classification samples
16:12 Analysis of 10x classification samples
16:34 Analysis of 25x classification samples
16:45 Analysis of 50x classification samples
17:28 Analysis of 100x classification samples
17:49 Analysis of 100x classification samples
18:09 Comparing each checkpoint in all of the trained models
18:46 How to use x/y/z plot to check different training checkpoints
19:51 All grids are generated and how did i download them
20:40 Analysis of 0x classification x/y/z grid images
21:58 Analysis of 1x classification x/y/z grid images
23:10 Analysis of 2x classification x/y/z grid images
24:03 Analysis of 5x classification x/y/z grid images
25:00 Analysis of 10x classification x/y/z grid images
25:36 Analysis of 25x classification x/y/z grid images
26:15 Analysis of 50x classification x/y/z grid images
27:27 Analysis of 100x classification x/y/z grid images
28:02 Analysis of 100x classification x/y/z grid images
29:00 Summary of the experiment
29:40 Very important speech part
Text-Guided View Synthesis
Our technique can synthesized images with specified viewpoints for a subject cat (left to right: top, bottom, side and back views). Note that the generated poses are different from the input poses, and the background changes in a realistic manner given a pose change. We also highlight the preservation of complex fur patterns on the subject cat’s forehead.
Property Modification
We show color modifications in the first row (using prompts “a [color] [V] car”), and crosses between a specific dog and different animals in the second row (using prompts “a cross of a [V] dog and a [target species]”). We highlight the fact that our method preserves unique visual features that give the subject its identity or essence, while performing the required property modification.
Accessorization
Outfitting a dog with accessories. The identity of the subject is preserved and many different outfits or accessories can be applied to the dog given a prompt of type “a [V] dog wearing a police/chef/witch outfit”. We observe a realistic interaction between the subject dog and the outfits or accessories, as well as a large variety of possible options.
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āđāļāđāļāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļēāļ V.1 | Stable Diffusion | upscale & inpaint | Thai
āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļĢāļē generate āļ āļēāļ āļāļāđāļāđāļ āļēāļāļāļĩāđāļāļđāļāđāļ āļāđāļāđāļāļāļ°āđāļāđāļāļāļąāđāļāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļēāļ āļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāļąāļ§āļ āļēāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļĄāļąāļāđāļĄāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāđāļāļĒ āļāļĢāļāļĩāļ āļēāļāļĄāļąāļāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāđāļāļīāļāļŦāļĢāļ·āļāļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāļāļēāļ āļŠāļļāļāļāđāļēāļĒāļŠāđāļāđāļ upscale āļāļēāļ āļĢāļ§āļĄāļāļąāđāļ inpaint āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāđāļāđāļ  āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ hotfreshmilk āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ hotfreshmilkāđāļāđāļāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļēāļ V.1 | Stable Diffusion | upscale & inpaint | Thaiāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ hotfreshmilk  Â
āļŠāļāļāļĨāļāļĄāļāļāļāļĩāļāļēāļĒāļāđāļēāļĒāđāđāļ1āļāļēāļāļĩ
āđāļāļĨāļāļāļīāļ āļĨāļīāļāļŠāļīāļāļāļīāđ āđāđāļāđāđāļĨāļĒ āđāļāļĨāļ https://youtu.be/qVQgHGgQGfg  āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ â nonsense CH â āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ â nonsense CH âāļŠāļāļāļĨāļāļĄāļāļāļāļĩāļāļēāļĒāļāđāļēāļĒāđāđāļ1āļāļēāļāļĩāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ â nonsense CH â  Â
āđāļāļĢāđāđāļāļĢāļĄāđāļĄāļāļĢāđ āđāļāđ chat gpt āđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ? #chatgpt
Ai āļāļĩāđāđāļĨāļāļĒāļąāļāđāļĄāđāļāļĢāđāļāļĄāļāļ°āļĢāļąāļāļĄāļ·āļ āļāļ§āļāđāļĢāļŠāļāļ°āļāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļĄāļ Â āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ CIO āļāļđāđ āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ CIO āļāļđāđāđāļāļĢāđāđāļāļĢāļĄāđāļĄāļāļĢāđ āđāļāđ chat gpt āđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ? #chatgptāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ CIO āļāļđāđ Â Â
āļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ >> channel SECourses
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āđāļāđāļāđ 5 āļāļīāļāļŠāđ āđāļāđ ChatGPT āļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļēāļāļĒāļąāļāđāļāđāļŦāđāđāļāļĩāļĒāļ ! | beartai āđāļāđāļāđ
āđāļāđāļāđ 5 āļāļīāļāļŠāđ āđāļāđ ChatGPT āļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļēāļāļĒāļąāļāđāļāđāļŦāđāđāļāļĩāļĒāļ !āđāļāđāļāđ 5 āļāļīāļāļŠāđ āđāļāđ ChatGPT āļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļēāļāļĒāļąāļāđāļāđāļŦāđāđāļāļĩāļĒāļ !āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ beartai āđāļāđāļāđāļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđurl video āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļāđāļāđ āļāļāđāļĨāļĒ! https://cutt.ly/YTbeartai āđāļāđāļ§āļĨāļēāļāļĩāđ #AI āļāļĒāđāļēāļ #ChatGPT āđāļāđāļēāļĄāļēāļĄāļĩāļāļāļāļēāļāđāļāļāļĩāļ§āļīāļāļāļāļāđāļĢāļēāđāļāļīāđāļĄāļĄāļēāļāļāļķāđāļ āļāļķāļāđāļ§āļĨāļēāđāļĨāđāļ§āļāļĩāđāđāļĢāļēāļāļ°āļāđāļāļāļāļģāđāļāļē AI āļāļąāļ§āļāļĩāđāļĄāļēāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđ #beartaiOriginals āļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļķāļāļāļĒāļēāļāļāļēāļāļļāļāļāļāđāļāļĨāļāļāļŠāļąāļĄāļāļąāļŠ ChatGPT āļāļĩāđ āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļ°āļāļģāļāļīāļāļŠāđāđāļĨāđāļāļāđāļāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļāļāļĩāđāđāļāļīāđāļāļāļ°āđāļāđāļĨāļāļāđāļāđ ChatGPT āļ§āđāļēāđāļĢāļēāļāļ°āđāļāđ ChatGPT āļĒāļąāļāđāļāđāļŦāđāđāļ§āļīāļĢāđāļ āļāļąāļāļāļāļĄ – āļŠāļļāļāļāļē ! ================ āļāļīāļāļāđāļāļāļēāļāđāļāļĐāļāļē āļŦāļĢāļ·āļ Production āđāļāđāļāļĩāđ ð[email protected] ðą To. 085-848-2253 āļāļīāļāļāļēāļĄāļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāļāđāļēāļāđāļāļāļĩ āđāļĨāļ°āđāļĨāļāđāļŠāđāļāļĨāđāđāļāļ āđ […]
ChatGPT āđāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ° āļāļāļāļāļģāļāļēāļĄāļāļĨāđāļāļ āđāļāļĩāļĒāļāļŦāļāļąāļāļŠāļ·āļāđāļāđāļ āļĄāļēāļāđāļ§āļĒāļŦāļĢāļ·āļāđāļĒāđāļāļāļēāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđ? | KEY MESSAGES #57 | THE STANDARD
ChatGPT āđāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ° āļāļāļāļāļģāļāļēāļĄāļāļĨāđāļāļ āđāļāļĩāļĒāļāļŦāļāļąāļāļŠāļ·āļāđāļāđāļ āļĄāļēāļāđāļ§āļĒāļŦāļĢāļ·āļāđāļĒāđāļāļāļēāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđ? | KEY MESSAGES #57ChatGPT āđāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ° āļāļāļāļāļģāļāļēāļĄāļāļĨāđāļāļ āđāļāļĩāļĒāļāļŦāļāļąāļāļŠāļ·āļāđāļāđāļ āļĄāļēāļāđāļ§āļĒāļŦāļĢāļ·āļāđāļĒāđāļāļāļēāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđ? | KEY MESSAGES #57āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ THE STANDARDāļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđurl video āđāļĄāđāļāļĩāđāļŠāļąāļāļāļēāļŦāđāļāļĩāđāļāđāļēāļāļĄāļē āļāļđāđāļāļāļāļąāđāļ§āđāļĨāļāļāđāļēāļāļŪāļ·āļāļŪāļēāļāļąāļ âChatGPTâ āđāļāļāļāļāļ AI āļŠāļļāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ°āļāļĩāđāđāļāļīāđāļāđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļŦāđāļāļāļāļąāđāļ§āđāļāļāļāļĨāļāļāđāļāđ āļāđāļāļāļāļ°āļāļĨāļēāļĒāđāļāđāļāđāļ§āļĢāļąāļĨāļāļāđāļĨāļāļāļīāļāđāļāļāļĢāđāđāļāđāļāđāļāđāļ§āļĨāļēāļāļąāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§ āļāļ§āļēāļĄāļāļīāđāļĻāļĐāļāļāļ ChatGPT āļāļąāđāļ āđāļĄāđāļ§āđāļēāļāļ°āļŠāļāļŠāļąāļĒāđāļĢāļ·āđāļāļāļāļ°āđāļĢāļāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŦāļēāļāļģāļāļāļāđāļāđāļŦāļĄāļ āđāļāļĒāļāļ°āđāļāđāļĢāļ°āļāļ âAIâ āđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļļāļāļāļĩāđāđāļāđāļĨāļāļĄāļēāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāđāļāđāļāļāļģāļāļāļāđāļŦāđāļāļąāļāđāļĢāļē āđāļĨāļ°āļāļģāđāļāđāđāļĄāđāļāļĢāļ°āļāļąāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāļŠāļāļĢāļīāļāļāđāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļāļēāļĢāļŠāļāļ āđāļāļĩāļĒāļāļāļāļāļ§āļĩ āđāļāđāļāđāļāļĨāļ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĩāļĒāļāļāđāļēāļ§āļāđāđāļāđ āļāļąāđāļāļĒāļąāļāđāļāđāļāļāļāļŠāļāļāļāļēāļāļąāļāđāļĢāļēāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļāļīāļĢāļēāļ§āļāļąāļāđāļāđāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđ āļāļđāđāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļĨāļāļāđāļāđāļāļēāļāļāļāļāļķāļāļāļąāļāđāļāđāļĒāļāļēāļāļ§āđāļē âGoogle āļāļēāļĒāđāļĨāđāļ§â āļāđāļēāļāļāđāļāļāļāļ§āđāļēāļĄāļāļļāļĐāļĒāđāļāļģāļĨāļąāļāļāļ°āđāļāļ AI āđāļĒāđāļāļāļēāļ ChatGPT āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ āļāļĢāļīāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļĩāđāļāļ§āļāđāļĢāļēāļāļ°āļāļāļāļēāļāđāļāļĢāļēāļ°āđāļāļāļāļāļāļāļĩāđ āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļāđāđāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ KEY MESSAGES āđāļĢāļ·āđāļāļ: […]
ChatGPT āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ ChatGPT āļāļģāļāļ°āđāļĢāđāļāđāļāđāļēāļ? AI āļāļ°āđāļĒāđāļāļāļēāļāļāļāđāļŦāļĄ? l iT24Hrs | iT24Hrs
ChatGPT āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ ChatGPT āļāļģāļāļ°āđāļĢāđāļāđāļāđāļēāļ? AI āļāļ°āđāļĒāđāļāļāļēāļāļāļāđāļŦāļĄ? l iT24HrsChatGPT āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ ChatGPT āļāļģāļāļ°āđāļĢāđāļāđāļāđāļēāļ? AI āļāļ°āđāļĒāđāļāļāļēāļāļāļāđāļŦāļĄ? l iT24Hrsāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ iT24HrsāļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđurl video ChatGPT āļāļ·āļāļāļ°āđāļĢ ChatGPT āļāļģāļāļ°āđāļĢāđāļāđāļāđāļēāļ? AI āļāļ°āđāļĒāđāļāļāļēāļāļāļāđāļŦāļĄ? āļāļāļāļāļĩāđāļāļģāļĨāļąāļāļĄāļĩ AI āļĒāđāļāļĄāļēāļāļēāļ Artificial Intelligence ( āļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ ) āļāļģāļĨāļąāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļŪāļ·āļāļŪāļē āđāļāļēāļāļ·āđāļāļ§āđāļē ChatGPT āļāļģāļĨāļąāļāļĄāļĩāļāļāļāļđāļāļāļķāļāđāļĒāļāļ°āđāļĨāļĒ āļāļķāđāļāļāļđāļāļāļąāļāļāļēāđāļāļĒ OpenAI āđāļāđāļēāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļāļāļđāđāđāļāļĒāļāļąāļāļāļē Dall-E 2 āļāļīāļāļĢāļāļĢ AI āļāļĩāđāļŠāļĢāđāļēāļāđāļŠāļĩāļĒāļāļŪāļ·āļāļŪāļēāđāļĄāļ·āđāļāļāļĨāļēāļāļāļĩ 2022 āđāļĨāđāļ§ Chat GPT āļāđāļāļķāđāļāđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļĄāļ·āđāļāļāđāļ§āļāđāļāļ·āļāļāļāļĪāļĻāļāļīāļāļēāļĒāļ 2022 . āļĄāļēāļāļđ AI […]
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āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ SECourses
https://www.youtube.com/watch?v=Tb4IYIYm4os
āļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ >> channel SECourses
āļāļĢāļļāļāļēāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļĩāļāļāļĢāļąāđāļ āđāļāļ·āđāļ āļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāđāļāļ
āļāļēāļāđāļ§āļāđāļāļāđ āđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļē āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļīāļāļāļĨāļēāļ āļŦāļēāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāļāļĨāļēāļ āļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļĢāļļāļāļēāđāļāđāļ
[email protected]Â āļāļēāļāđāļ§āļāđāļāļāđāļāļ°āļĢāļĩāļāđāļāđāđāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢāđāļ§āļāļĩāđāļŠāļļāļ
āļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ >> channel SECourses
Automatic1111 Stable Diffusion DreamBooth Guide: Optimal Classification Images Count Comparison Test
āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ Youtube āļāđāļāļ SECourses
āļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ 2023 ChatGPT āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ? | Executive Espresso EP.414 | THE SECRET SAUCE
āļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ 2023 ChatGPT āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ? | Executive Espresso EP.414āļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ 2023 ChatGPT āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ? | Executive Espresso EP.414āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ THE SECRET SAUCEāļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđurl video āđāļāļāļĩ 2023 āļāļĢāļ°āđāļŠ AI āđāļāļāļāļāļāļāļģāļĨāļąāļāļĄāļēāđāļĢāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļ āđāļāļĒāļĄāļĩāļāļļāļāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļāļēāļ ChatGPT āļāļģāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļĒāļąāļāļĐāđāđāļŦāļāđāđāļĨāļ°āļŠāļāļēāļĢāđāļāļāļąāļāļāđāļēāļāđāļāļīāļāļāļąāļ§ AI āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļģāļāļ§āļāļĄāļēāļ āļĻāļķāļ AI āļāļĢāļąāđāļāļāļĩāđāļāļģāđāļŦāđāļāļāļāļąāđāļāļāļģāļāļēāļĄāđāļĄāđāđāļāđāļ§āđāļē āļāļāļēāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđāļāļ°āđāļāđāļāđāļāđāļāļāļīāļĻāļāļēāļāđāļ Exclusive Espresso āđāļāļāļīāđāļŠāļāļāļĩāđ āļāļ°āļĄāļēāļŠāļĢāļļāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļēāļ MIT āđāļāļŦāļąāļ§āļāđāļ âāļāđāļēāļ§āļāļąāļāđāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđâ āđāļĨāļ°āļāļĩāđāđāļŦāđāđāļŦāđāļāļāļķāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđāđāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļāļāļĩ 2023 āļāļĩāđāļāļģāļĨāļąāļāđāļāđāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļāļļāđāļāļ·āļāļ āļāļąāđāļāđāļāļāđāļēāļāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āļāļēāļĢāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāļāļģāļāļēāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļ āđāļāļāļāļāļķāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļĒāļēāđāļāļāļāļēāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĒāļ āļēāļāļāļāļēāļāļāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļāļīāļ§āļąāļāļīāļ§āļāļāļēāļĢ Search Engine āđāļāļāļĨāļāļāļāļēāļĨ 00:00 āđāļĢāļīāđāļĄāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ […]
āđāļāđāļāļēāļ MidJourney AI āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļēāļ : āļŠāļĢāđāļēāļāļāļēāļāļĻāļīāļĨāļāđāļāđāļ§āļĒāļāļģ āļāļąāļ midjourney | Right CG
āđāļāđāļāļēāļ MidJourney AI āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļēāļ : āļŠāļĢāđāļēāļāļāļēāļāļĻāļīāļĨāļāđāļāđāļ§āļĒāļāļģ āļāļąāļ midjourneyāđāļāđāļāļēāļ MidJourney AI āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļēāļ : āļŠāļĢāđāļēāļāļāļēāļāļĻāļīāļĨāļāđāļāđāļ§āļĒāļāļģ āļāļąāļ midjourneyāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ Right CGāļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđurl video āđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāđāļāđāļāļēāļ midjourney āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļēāļāļĻāļīāļĨāļāļ°āļāđāļ§āļĒ AI āļāļĢāļļāļāļēāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļĩāļāļāļĢāļąāđāļ āđāļāļ·āđāļ āļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāđāļāļ āļāļēāļāđāļ§āļāđāļāļāđ āđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļē āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļīāļāļāļĨāļēāļ āļŦāļēāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāļāļĨāļēāļ āļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļĢāļļāļāļēāđāļāđāļ [email protected] āļāļēāļāđāļ§āļāđāļāļāđāļāļ°āļĢāļĩāļāđāļāđāđāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢāđāļ§āļāļĩāđāļŠāļļāļ āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ Right CG āļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđ youtube channel Right CG […]
āļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļāđāļāļēāļ MidJourney āđāļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ $30 : āļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļāļēāļ settings āļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāļāļĨāļāļēāļ | Right CG
āļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļāđāļāļēāļ MidJourney āđāļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ $30 : āļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļāļēāļ settings āļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāļāļĨāļāļēāļāļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļāđāļāļēāļ MidJourney āđāļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ $30 : āļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļāļēāļ settings āļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāļāļĨāļāļēāļāļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ Right CGāļāļĢāļļāļāļē āļāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļĩāđurl video āļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢ midjourney āđāļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ $30 āļĨāļāļāđāļāđāļāļēāļ AI āđāļĨāļ° āđāļāđāļēāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāļāļāļ midjourney āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāļāđāļē /settings āđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāļ āļēāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļ āļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļĩāļāļāļĢāļąāđāļ āđāļāļ·āđāļ āļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāđāļāļ āļāļēāļāđāļ§āļāđāļāļāđ āđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļē āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļīāļāļāļĨāļēāļ āļŦāļēāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāļāļĨāļēāļ āļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļĢāļļāļāļēāđāļāđāļ [email protected] āļāļēāļāđāļ§āļāđāļāļāđāļāļ°āļĢāļĩāļāđāļāđāđāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĢāđāļ§āļāļĩāđāļŠāļļāļ āļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāđāļāļ Right […]
āļāļģāđāļāļ·āļāļ !! āđāļ§āļāļāļĩāđāđāļĄāđāđāļāđāđāļ§āļāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļāļēāļāļāļēāļĢ āļāļāļ āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ āļŠāļīāļāļāđāļē āļŦāļĢāļ·āļ āļāļđāđāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢ āļāļĩāđ !!!
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face of ohwx man wearing royal armor, by Russ Mills, artstation ,concept art,cinematic lighting, highly detailed, octane, digital painting, concept art, smooth, sharp focus, illustration, vibrant colors, insanely detailed, photorealistic, hdr, 8k, anime, exquisite, slick, pixar, trending on artstation, Animated Film, Cinematography, Highly Detailed, Heavenly Dramatic Lighting, Highly Realistic, Epic High Dynamic Lighting, hyperrealism portrait, surreal, 3d liquid detailing fluid acrylic concept art, artstation, sharp focus, sharp, elegant, the most beautiful image ever seen, beautiful, post processing, picture of the day, ambient lighting, epic composition
Negative prompt: low, bad, worst, ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, extra limbs, disfigured, deformed, body out of frame, blurry, bad anatomy, blurred, watermark, grainy, signature, cut off, draft, amateur, multiple, gross, weird, uneven, furnishing, decorating, decoration, furniture, text, poor, low, basic, worst, juvenile, unprofessional, failure, crayon, oil, label, thousand hands
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 3313228947, Size: 512×512, Model hash: e834291cc4, Model: 50x_class_1200
Thank you ð
I am amazed at your quality content. I'm deploying my webui on google colab now, but why doesn't the scheduler in your video appear in my dreambooth?
Very thorough and helpful comparison test. Thank you very much. If possible I would love to see your instructions on how to quickly clone multiple Runpod at the beginning of this video. Every time the GPU is unavailable I have to do like 15 steps to set up another pod so I really want a method to clone a pod.
When you say "50x classification" does it mean 50 repeats of the class folder that contains 2400 images? I'm using kohya ss to train my models so some of the terms are a bit different. I think it's called "regularisation" in kohya and I have to set the repeats in the folder name, say "50_person", hence I would like to clarify if I'm doing this step correctly. Both should work the same way, right? Thank you for your tutorials!
Dreambooth extension can't find the âschedulerâ button. Anyone can help me?
Hello mister!
I seen alot of videoos where people having an option in Dreambooth advanced settings, to use CPU instead to train, but it's slow.
Well, i got a 4bg 3050RTX which is getting me an error about allocating 58 more mb VRAM, i still intead to make some LoRAs. Any idea why i can't find that option in the Dreambooth ? Time consume inst a problem, but i just can't see that option in my UI.
Thank you in advance!
Not sure why but when I start training dreambooth doesn't recognize the regularization set I have. It reads like there are no images. Pre-processing images: 804Class: : 0it [00:00, ?it/s]
What could be the problem?
I would love to see a guide from you about the ComfyUI for stable diffusion. Pretty amazing if you ask me but quite overwhelming. Would be nice to have a guide from someone who could go into detail!
Assalam alleykum. I really want to become a software engineer. I saw your course on the YouTube channel, please tell me after completing it, what will it give me? Can I count on becoming a full-fledged software engineer and be able to get a job? Or is this course only familiar with the profession?
your discord link works, but doesn't show up on my discord after clicking "continue to discord"
I would love a Kohya Trainer tutorial for training LoRA in Colab! I don't have the space to make lots of checkpoint files ð
Hey are you working on a ControlNet m2m guide? I'm not really sure what I'm doing wrong but my output images don't match the subject even with low denoising D:
can you make a video on how to train using kohya sd-scripts webui i think it seems to be a good train lora for weak computer users
You are the best!!! keep up the good work!
This is really useful information! Thank you!
I am amazed at the amount of quality content you put out sir. Impressive.
Great stuff, does anyone know when the different/older versions of xformers requriments etc is going to get fixed up?
Very good comparison, will become useful for me, thanks. you earned yourself a new subscriber.
i like that you even explain the options that you aren't going to use. that helps a ton
Thanks for the time and effort. I am still confused about class images and why there is an option to generate them in the first place. Someone explained it is a reference for the model about its progress, which would make sense if the class images are bad, and they are bad if you train something the model dont know yet. But then on the other hand, if used prepared data sets as class images it would mean it works the other way around and the model would compare its output to get closer tp optimum.
The name "class" image actually suggests, that its simply a "sample of the class subject", to be used as reference, and your experiment shows that using lots of these samples seem to produce good results. So based on that i would refer to it as "class reference" image because that would "click" in my brain. But it also means preparation of images can be the hardest part, because to retain fidelity in training a face i would need to have a well mixed and diverse set of "class reference" images.
Can you follow? Is that so far correct?
I have so many more questions but i leave it at that, for now. ð
When training faces. If I were to use the class 'woman' or 'lady' I get very strange images and often very old people.
If I were wanting to train a face for a specific age, I've used 40yo male and it definitely generates images far more similar.
Is this okay to do?