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安裝accelerate與diffusers

為了更好地進行Stable Diffusion的微調，我們需要安裝一些必要的軟件包，如accelerate和diffusers。

accelerate的安裝與配置

通過pip安裝

pip install accelerate

安裝accelerate后，我們需要進行配置以適應不同的計算環境。

配置

在配置過程中，我們需要選擇計算環境（如單機或多機）和使用的GPU數量等參數。以下是一個基本配置示例：

accelerate config

配置完成后，配置文件會保存在指定路徑，可以根據需要進行調整。

diffusers的安裝

為了確保diffusers的最新特性和穩定性，建議從源碼安裝：

git clone https://github.com/huggingface/diffusers
cd diffusers
pip install -e .

數據處理與標注

高質量的數據是成功微調模型的基礎。在數據處理階段，我們需要關注數據的質量、相關性和多樣性。

數據篩選與清洗

在數據收集后，我們首先需要篩除分辨率較低、質量較差的數據，并去除水印和干擾信息。然后，對數據進行標注，標注過程可以通過自動標注（如使用BLIP模型）和手動標注結合完成。

數據標注的重要性

數據標注過程需要根據任務的不同需求進行調整，比如在文本到圖像生成任務中，可以為每個文本描述添加對應的圖像標簽。標注的準確性直接影響模型的訓練效果。

微調方法

Stable Diffusion的微調方法多種多樣，常見的包括Full FineTune、Dreambooth、LoRA等。

Full FineTune

Full FineTune方法涉及全量訓練，數據以圖片加標注的形式提供。此方法雖然耗時較長，但可以全面更新模型的能力，以適應新的任務需求。

數據格式與訓練腳本

folder/train/metadata.jsonl
folder/train/0001.png
folder/train/0002.png
folder/train/0003.png

訓練腳本示例：

export MODEL_NAME="stable-diffusion-2"
export DATASET_NAME="pokemon-blip-captions"

accelerate launch --mixed_precision="fp16" train_full_finetune.py 
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME 
  --dataset_name=$DATASET_NAME 
  --use_ema 
  --resolution=768 --center_crop --random_flip 
  --train_batch_size=1 
  --gradient_accumulation_steps=4 
  --gradient_checkpointing 
  --max_train_steps=15000 
  --learning_rate=1e-05 
  --max_grad_norm=1 
  --lr_scheduler="constant" --lr_warmup_steps=0 
  --output_dir="sd-pokemon-model"

Dreambooth微調

Dreambooth是一種通過對特定主題或風格的圖像進行訓練來更新擴散模型的方法。它通過將提示中的特殊單詞與示例圖像相關聯來實現個性化圖像生成。

數據準備與訓練

準備數據：

https://huggingface.co/datasets/diffusers/dog-example

訓練腳本：

export MODEL_NAME="stable-diffusion-2"
export INSTANCE_DIR="dog"
export OUTPUT_DIR="path-to-save-model"

accelerate launch train_dreambooth.py 
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME  
  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR 
  --output_dir=$OUTPUT_DIR 
  --instance_prompt="a photo of sks dog" 
  --resolution=768 
  --train_batch_size=1 
  --gradient_accumulation_steps=1 
  --learning_rate=5e-6 
  --lr_scheduler="constant" 
  --lr_warmup_steps=0 
  --max_train_steps=400

模型推理

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "stable_finetine/path-to-save-model"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

prompt = "A photo of dog in a bucket"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]

image.save("dog-bucket2.png")

LoRA微調

LoRA（大型語言模型的低秩適應）是一種輕量級的訓練技術，通過向模型中插入少量的新權重來進行微調。它的優勢在于訓練速度快、內存占用低，并且可以與其他技術結合。

數據格式與訓練

LoRA的訓練數據格式與Full FineTune類似，訓練腳本如下：

export MODEL_NAME="stable-diffusion-2"
export DATASET_NAME="pokemon-blip-captions"

accelerate launch --mixed_precision="no" train_lora.py 
  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME 
  --dataset_name=$DATASET_NAME --caption_column="text" 
  --resolution=768 --random_flip 
  --train_batch_size=2 
  --num_train_epochs=100 --checkpointing_steps=5000 
  --learning_rate=1e-04 --lr_scheduler="constant" --lr_warmup_steps=0 
  --seed=42 
  --output_dir="sd-pokemon-model-lora" 
  --validation_prompt="cute dragon creature"

推理腳本

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_path = "sd-pokemon-model-lora/checkpoint-10000"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-2", torch_dtype=torch.float16)
pipe.load_lora_weights(model_path)
pipe.to("cuda")

prompt = "A pokemon with green eyes and red legs."
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("pokemon.png")

結論

Stable Diffusion的微調方法多種多樣，每種方法都有其獨特的優點和適用場景。通過正確的數據準備、模型選擇和訓練策略，我們可以有效地提升模型在特定任務中的表現。無論是通過Full FineTune全面更新模型，還是通過Dreambooth和LoRA進行個性化調整，關鍵在于理解和應用合適的方法。

FAQ

問：Stable Diffusion微調的主要方法有哪些？
- 答：主要包括Full FineTune、Dreambooth、LoRA等方法，每種方法適用于不同的微調需求。
問：如何選擇適合的微調方法？
- 答：選擇方法取決于任務的復雜性和資源限制。Full FineTune適合全面更新，Dreambooth和LoRA適合快速個性化調整。
問：數據質量對微調有多重要？
- 答：數據質量直接影響模型的訓練效果。高質量、相關性強的數據集是成功微調的基礎。