stable-diffusion-3.5-large 训练

### 如何训练 Stable Diffusion 3.5-Large 模型 #### 准备工作环境 为了成功训练 `stable-diffusion-3.5-large` 模型，需先配置适当的工作环境。这通常涉及安装必要的依赖库以及设置硬件加速器如 GPU 或 TPU。 对于 Python 环境而言，推荐使用 Anaconda 来管理包和虚拟环境[^2]： ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 获取预训练权重 下载官方发布的 `SD 3.5 Large/TurBo` 版本的模型文件，并将其保存到指定目录下，通常是 `models/checkpoint` 文件夹内[^1]。 #### 数据集准备 高质量的数据集是获得良好效果的关键因素之一。建议收集至少数千张图片用于微调（Fine-tuning），并按照特定格式整理好数据结构以便后续处理。 #### 训练过程概述 由于该模型已经过充分训练，在大多数情况下只需执行迁移学习或微调操作即可满足实际需求。具体来说就是基于现有参数基础上继续迭代优化目标函数直到收敛为止。 可以参考如下命令来启动一次简单的微调流程： ```python from diffusers import UNet2DConditionModel, DDPMScheduler import datasets from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer from accelerate import Accelerator from tqdm.auto import tqdm import torch.nn.functional as F import os model_id = "path_to_your_model" tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(model_id, subfolder="tokenizer") text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained(model_id, subfolder="text_encoder").to("cuda") unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(model_id, subfolder="unet").to("cuda") dataset = datasets.load_dataset('your_custom_dataset') optimizer = ... # Define your optimizer here. noise_scheduler = DDPMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012) accelerator = Accelerator() unet, optimizer = accelerator.prepare(unet, optimizer) for epoch in range(num_epochs): progress_bar = tqdm(total=len(train_dataloader)) for batch in train_dataloader: with accelerator.accumulate(unet): clean_images = batch['pixel_values'].to(accelerator.device) noise = torch.randn(clean_images.shape).to(clean_images.device) timesteps = torch.randint( 0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (clean_images.shape[0],), device=clean_images.device ).long() noisy_images = noise_scheduler.add_noise(clean_images, noise, timesteps) encoder_hidden_states = text_encoder(batch["input_ids"].to(device))[0] model_pred = unet(noisy_images, timesteps, encoder_hidden_states).sample loss = F.mse_loss(model_pred.float(), target.float()) accelerator.backward(loss) optimizer.step() scheduler.step() optimizer.zero_grad() save_path = os.path.join(output_dir,f"checkpoint-{epoch}") unet.save_at(save_path) ``` 此脚本展示了如何加载预训练模型、定义损失函数计算方式及更新策略等内容。需要注意的是上述代码仅为框架示意用途，真实场景中还需根据具体情况调整超参设定等细节部分。