finetune stable diffusion 2.1

### 微调Stable Diffusion 2.1模型 微调Stable Diffusion 2.1模型通常涉及准备数据集、设置环境以及调整超参数的过程。以下是关于如何实现这一目标的具体说明： #### 数据集准备 为了成功微调Stable Diffusion 2.1，需要创建一个高质量的数据集来训练模型。该数据集应包含图像及其对应的标签或描述性文本[^1]。这些文本将用于指导扩散过程中的条件生成。 ```bash mkdir dataset cp /path/to/images/*.jpg ./dataset/ ``` 对于每张图片，还需要提供相应的caption文件或者通过预训练模型自动生成captions。例如，可以利用Waifu Diffusion 1.4来进行自动化标注工作[^2]。 #### 安装依赖项 确保安装所有必要的软件包以支持稳定扩散框架的操作。这包括但不限于PyTorch、Transformers以及其他辅助工具链。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install diffusers transformers accelerate safetensors bitsandbytes xformers gradio ``` 如果计划采用GPU加速，则需确认CUDA驱动程序已正确配置并测试其兼容性。 #### 配置训练脚本 编写Python脚本来定义具体的训练流程逻辑。下面是一个简单的例子展示如何加载基础权重并启动finetuning阶段： ```python from diffusers import UNet2DConditionModel, AutoencoderKL, DDPMScheduler, PNDMScheduler, StableDiffusionPipeline import torch from datasets import load_dataset from torch.utils.data import DataLoader from tqdm.auto import tqdm from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer def main(): tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", subfolder="tokenizer") text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", subfolder="text_encoder").to("cuda") vae = AutoencoderKL.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1-base", subfolder="vae").to("cuda") unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1-base", subfolder="unet").to("cuda") noise_scheduler = DDPMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, num_train_timesteps=1000) train_dataset = load_dataset('my_custom_dataset', split='train') dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True) optimizer = torch.optim.AdamW(unet.parameters(), lr=5e-6) epochs = 2 for epoch in range(epochs): progress_bar = tqdm(total=len(dataloader)) progress_bar.set_description(f"Epoch {epoch}") for step, batch in enumerate(dataloader): with torch.no_grad(): captions = [item['caption'] for item in batch] tokenized_inputs = tokenizer(captions, padding="max_length", truncation=True, max_length=77, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda") encoder_hidden_states = text_encoder(tokenized_inputs)[0] noisy_latents = ... loss = ... optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() progress_bar.update(1) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码片段展示了基本的pipeline结构，其中省略了一些细节部分以便于理解整体架构设计思路。 #### 调整超参与评估性能 在实际操作过程中，可能需要多次迭代尝试不同的学习率、批次大小及其他关键因素组合方案直至达到满意效果为止。此外还可以考虑引入早停机制防止过拟合现象发生。 ---