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.gitattributes

@@ -32,3 +32,8 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+paddle_lora_weights.pdparams filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+validation_images/200.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+validation_images/300.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+validation_images/400.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+validation_images/500.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -1,3 +1,21 @@
+
 ---
-license: gpl-2.0
+license: creativeml-openrail-m
+base_model: stabilityai/stable-diffusion-2-1
+instance_prompt: a photo of sks cat in a bucket
+tags:
+- stable-diffusion
+- stable-diffusion-ppdiffusers
+- text-to-image
+- ppdiffusers
+- lora
+inference: false
 ---
+    
+# LoRA DreamBooth - zhl1bug/lora_sks_cats
+本仓库的 LoRA 权重是基于 stabilityai/stable-diffusion-2-1 训练而来的，我们采用[DreamBooth](https://dreambooth.github.io/)的技术并使用 a photo of sks cat in a bucket 文本进行了训练。 下面是在训练过程中生成的一些图片。
+ ![img_0](validation_images/500.png)
+![img_0](validation_images/400.png)
+![img_0](validation_images/300.png)
+![img_0](validation_images/200.png)
+

paddle_lora_weights.pdparams

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ad0a621d22cba04a2f4ee612ee590f5abc9eb76c3315b5b87e2d189d24f87f77
+size 3357150

untitled.gradio.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+#该应用创建工具共包含三个区域，顶部工具栏，左侧代码区，右侧交互效果区，其中右侧交互效果是通过左侧代码生成的，存在对照关系。
+#顶部工具栏：运行、保存、新开浏览器打开、实时预览开关，针对运行和在浏览器打开选项进行重要说明：
+#[运行]：交互效果并非实时更新，代码变更后，需点击运行按钮获得最新交互效果。
+#[在浏览器打开]：新建页面查看交互效果。
+#以下为应用创建工具的示例代码
+
+import gradio as gr
+
+def quickstart(name):
+    return "欢迎使用BML CodeLab应用创建工具Gradio, " + name + "!!!"
+demo = gr.Interface(fn=quickstart, inputs="text", outputs="text")
+
+demo.launch()

upload.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+from utils import upload_lora_folder
+upload_dir                    = "cats"                   # 我们需要上传的文件夹目录
+repo_name                     = "CatsSnowforest"                  # 我们需要上传的repo名称
+pretrained_model_name_or_path = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" # 训练该模型所使用的基础模型
+prompt                        = "a cat looking at the Snow forest" # 搭配该权重需要使用的Prompt文本
+
+upload_lora_folder(
+    upload_dir=upload_dir,
+    repo_name=repo_name,
+    pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
+    prompt=prompt, 
+)