HFVALIDATION ERROR - REPO NAME about dreambooth-tutorial HOT 3 OPEN

│ /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py:1098 in download │
│ │
│ 1095 │ │ ignore_patterns = None │
│ 1096 │ │ │
│ 1097 │ │ if not local_files_only: │
│ ❱ 1098 │ │ │ config_file = hf_hub_download( │
│ 1099 │ │ │ │ pretrained_model_name, │
│ 1100 │ │ │ │ cls.config_name, │
│ 1101 │ │ │ │ cache_dir=cache_dir, │
│ │
│ /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface_hub/utils/_validators.py:112 in _inner_fn │
│ │
│ 109 │ │ │ kwargs.items(), # Kwargs values │
│ 110 │ │ ): │
│ 111 │ │ │ if arg_name in ["repo_id", "from_id", "to_id"]: │
│ ❱ 112 │ │ │ │ validate_repo_id(arg_value) │
│ 113 │ │ │ │
│ 114 │ │ │ elif arg_name == "token" and arg_value is not None: │
│ 115 │ │ │ │ has_token = True │
│ │
│ /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface_hub/utils/validators.py:160 in │
│ validate_repo_id │
│ │
│ 157 │ │ raise HFValidationError(f"Repo id must be a string, not {type(repo_id)}: '{repo │
│ 158 │ │
│ 159 │ if repo_id.count("/") > 1: │
│ ❱ 160 │ │ raise HFValidationError( │
│ 161 │ │ │ "Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name':" │
│ 162 │ │ │ f" '{repo_id}'. Use repo_type argument if needed." │
│ 163 │ │ ) │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name':
'/content/drive/MyDrive/stable_diffusion_weights/zwx/800'. Use repo_type argument if needed.

from dreambooth-tutorial.

Realizei alguns testes e, para mim, o erro não é apresentado, porém, as imagens ficam com uma qualidade péssima.
Irei separar um tempo para tentar resolver.

Por agora, recomendo você dar uma olhada no exemplo original

from dreambooth-tutorial.

Realizei alguns testes hoje, e aqui vão alguns insights sobre os problemas

ERRO (HFValidationError)

Nos meus testes, não obtive esse erro, contudo, tenho algumas ideias de o que você pode fazer

1. garanta que todas as seções foram rodadas na ordem
2. garanta que você tenha dado as permissões de acesso ao google drive
3. garanta que as outras seções rodaram sem nenhum erro
4. verifique se existe a pasta MyDrive/stable_diffusion_weights/zwx/800 na barra lateral esquerda no google colab. Caso a pasta não tenha sido criada tente mudar a versão do xformers para a 0.0.18 ou anterior, para isso basta ir na seção em que está escrito 🏃‍♂️ Rode esta célula para instalar as dependencias necessárias , e mudar a ultima linha de %pip install -q accelerate transformers ftfy bitsandbytes==0.35.0 gradio natsort safetensors xformers para %pip install -q accelerate transformers ftfy bitsandbytes==0.35.0 gradio natsort safetensors xformers==0.0.18
5. tente limpar as seções ativas no google colab (vá em runtime > manage sessions) e depois rodar todas as seções novamente

Qualidade das imagens

Nos testes, percebi que as imagens estavam bem ruins, mesmo mudando algumas versões e utilizando esse script. Acredito que isso melhorará na próxima versão do xformers .
Para isso, tenho duas sugestões:

1. Esperar a próxima versão estável do xformers. Caso você esteja usando o script antes de ser atualizado, para colocar a nova versão do xformers basta ir na seção em que está escrito 🏃‍♂️ Rode esta célula para instalar as dependencias necessárias , e mudar a ultima linha de %pip install -q accelerate transformers ftfy bitsandbytes==0.35.0 gradio natsort safetensors xformers para %pip install -q accelerate transformers ftfy bitsandbytes==0.35.0 gradio natsort safetensors xformers==versao_nova . Para ver as versões do xformers clique aqui
2. Utilizar outro modelo, acredito que o modelo mais chamativo hoje é o midjourney

Continuarei nessa saga, tentando melhorar o script, vou tentar usar algumas configurações diferentes e venho com atualizações caso tenha alguma melhora.
Espero ter ajudado @AluiMaker

from dreambooth-tutorial.