Kyujinpy (154) 썸네일형 리스트형 [Tune-A-VideKO] - 한국어 기반 One-shot Tuning of diffusion for Text-to-Video 모델 Github: https://github.com/KyujinHan/Tune-A-VideKO/tree/master GitHub - KyujinHan/Tune-A-VideKO: 한국어 기반 One-shot video tuning with Stable Diffusion 한국어 기반 One-shot video tuning with Stable Diffusion - GitHub - KyujinHan/Tune-A-VideKO: 한국어 기반 One-shot video tuning with Stable Diffusion github.com Tune-A-VideKO-v1-5🏄: https://huggingface.co/kyujinpy/Tune-A-VideKO-v1-5 kyujinpy/Tune-A-VideKO-v1-5 ·.. [KO-stable-diffusion-anything] - 한국어 기반의 stable-diffusion-disney와 KO-anything-v4-5 Github: https://github.com/KyujinHan/KO-stable-diffusion-anything GitHub - KyujinHan/KO-stable-diffusion-anything: Diffusion-based korean text-to-image generation model Diffusion-based korean text-to-image generation model - GitHub - KyujinHan/KO-stable-diffusion-anything: Diffusion-based korean text-to-image generation model github.com KO-anything-v4-5: https://huggingface.co/kyujinpy/KO-anythi.. [OpenFlaminKO] - Polyglot-KO를 활용한 한국어 기반 MultiModal 도전기! Github: https://github.com/Marker-Inc-Korea/OpenFlaminKO OpenFlamingo: https://github.com/mlfoundations/open_flamingo GitHub - mlfoundations/open_flamingo: An open-source framework for training large multimodal models. An open-source framework for training large multimodal models. - GitHub - mlfoundations/open_flamingo: An open-source framework for training large multimodal models. github.com Op.. [Tune-A-Video 논문 리뷰] One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation *Tune-A-Video를 위한 논문 리뷰 글입니다! 궁금하신 점은 댓글로 남겨주세요! Tune-A-Video paper: [2212.11565] Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation (arxiv.org) Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation To replicate the success of text-to-image (T2I) generation, recent works employ large-scale video datasets to train a text-to-video (T.. [DDIM 논문 리뷰] - DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS *DDIM를 위한 논문 리뷰 글입니다! 궁금하신 점은 댓글로 남겨주세요! DDIM paper: [2010.02502] Denoising Diffusion Implicit Models (arxiv.org) Denoising Diffusion Implicit Models Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have achieved high quality image generation without adversarial training, yet they require simulating a Markov chain for many steps to produce a sample. To accelerate sampling, we present denoising d.. [DDPM 논문 리뷰] - Denoising Diffusion Probabilistic Models *DDPM를 위한 논문 리뷰 글입니다! 궁금하신 점은 댓글로 남겨주세요! DDPM paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239 Denoising Diffusion Probabilistic Models We present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics. Our best results are obtained by training on a weighted variational bound arxiv.org DDPM.. [DeepL] python을 이용한 한국어 번역 자동화 코드 (Not Pro and API. Using selenium) References: https://github.com/KyujinHan/Korean_selenium_DeepL GitHub - KyujinHan/Korean_selenium_DeepL: DeepL을 통한 한국 번역 자동화 코드 DeepL을 통한 한국 번역 자동화 코드. Contribute to KyujinHan/Korean_selenium_DeepL development by creating an account on GitHub. github.com # DeepL을 이용한 자동화 코드를 만들었습니다. # Api 필요없이, 단순 코드만 돌리면 바로 사용 가능합니다. # 기존에 있는 pip install {deep-cli, deepl, deepl-translate} 패키지들이 한국어를 지원하지 않고, 구글.. RuntimeError: Cannot writeback when the parameter shape changes 해당 에러는 모델을 돌리는 도중, backpropagation을 진행할 때 모델의 파라미터 shape이 같아야하는데 다를 때 일어나는 것이다. 에러를 어떻게 해결할까!? 일단 위의 system file을 따라서 위의 함수로 들어간다! if src_tensor is not None and src_tensor.shape != expected_shape: # NOTE: Gradient shape mismatch is not possible in practice since # the gradient shape is enforced to match that of the parameter and # we already check for parameter shape mismatch. raise RuntimeError.. RuntimeError: no support for _allgather_base in Gloo process group 에러가 일어난 곳: https://github.com/mlfoundations/open_flamingo/tree/main/open_flamingo/train Openflamingo model을 gloo로 설정해서 돌리는데 해당 부분에서 에러가 일어났다. 검색을 해보니, _allgather_base함수가 nccl에서 작동되지 않는다고 한다... 어떻게 해결해야할까!? Method: [torch_list] 형태로 all_gather 이용하기 해당 문제를 풀기 위해서는 일단 _exec_order_utils.py라는 system file로 들어와야 한다. 그리고 해당 파일에서 밑의 코드와 같은 부분을 찾을 수 있다! world_num_valid_indices = torch.zeros(self.world_size.. AttributeError: 'GatedCrossAttentionBlock' object has no attribute 'clip_grad_norm_' 에러가 일어난 곳: https://github.com/mlfoundations/open_flamingo/tree/main/open_flamingo/train Openflamingo model을 nccl없이 gloo만 해서 훈련하고자 노력중인데 해당 에러를 만났다. 어떻게 해결해야할지 2시간을 헤매다가 해결방법을 찾았다! Method: torch framework의 clip_grad_norm_ 이용하기 Flamingo class이다. 해당 class에서 밑의 코드와 같은 부분을 찾을 수 있다! # set up clip_grad_norm_ function def clip_grad_norm_(max_norm): self.perceiver.clip_grad_norm_(max_norm) for layer in s.. [DeepL pro 이용하기] - Rapid API 이용 References: https://onigiri.kr/posts/Rapid-API%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-DeepL-API-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EA%B8%B0/ Rapid API 를 이용한 DeepL API 사용기 개인프로젝트에 번역기능이 필요로 해서 최근에 좋은 번역 결과를 보여주고 있는 DeepL 을 사용하고자 했다. onigiri.kr 8월달에 DeepL pro 한국에 정식 출시된다는데... 해야할 작업이 있기에 일단 한달만 Rapid API 이용해서...(?) RuntimeError: Invalid scalar type ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 30788) of binary DDP를 할려는데, gpu가 1개라서 FDSP로 실행시키고, gloo type으로 했는데 Model을 불러오는데 Invalid type error라는 에러가 자꾸 뜬다.. 어떻게 해결해야할까!? Method: 내부 로직 수정 C 드라이브 안으로 들어가서, 가상환경 안에 있는 내부 python code에서 버그가 일어난 곳이다. 여기 보면 nn.ModuleList에서 추가할 때 type이 이상하다는 걸 의미하는 것 같다. 그래서 wrap() function을 전부 지워주었다. 그랬더니 넘어가서 해결은 일단 되었는데, DDP 작동에 있어서 해결이 될지는 모르겠다... +) GPU memory 터져서 훈련도 잘되는지는 모르겠는데.. 나중에 랩실 서버로 돌려서 훈련되면 추가적으로 공유하겠습니다..ㅎㅎ 2023... 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 13 다음 목록 더보기
