文本引导的stable diffusion inpainting 微调

### 文本引导的 Stable Diffusion Inpainting 微调教程与代码示例 Stable Diffusion 是一种强大的文本到图像生成模型，其 Inpainting 功能允许用户通过文本引导对图像进行修复或编辑。以下是一个简要的教程和代码示例，帮助用户了解如何进行文本引导的 Stable Diffusion Inpainting 微调。 #### 1. 环境准备 在开始微调之前，需要确保安装了必要的依赖项。可以使用以下代码来设置环境： ```bash pip install torch torchvision transformers diffusers accelerate ``` #### 2. 数据准备 为了进行 Inpainting 微调，需要准备带有蒙版的图像数据集。每张图像应与其对应的蒙版文件配对。蒙版文件用于指定需要修复或编辑的区域。可以通过以下方式生成蒙版： - 使用图像编辑工具（如 Photoshop 或 GIMP）手动创建蒙版。 - 编写脚本自动生成蒙版[^3]。 #### 3. 加载预训练模型 加载 Stable Diffusion 的预训练权重是微调的第一步。以下代码展示了如何加载模型： ```python from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline import torch # 加载预训练模型 model_id = "runwayml/stable-diffusion-inpainting" pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") ``` #### 4. 微调模型 微调过程涉及定义损失函数、优化器以及训练循环。以下是一个简单的微调代码示例： ```python from diffusers import DDPMScheduler, UNet2DConditionModel from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer from datasets import load_dataset import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 加载 tokenizer 和 text encoder tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") # 定义 UNet 模型 unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(model_id, subfolder="unet") # 定义噪声调度器 noise_scheduler = DDPMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", num_train_timesteps=1000) # 定义优化器 optimizer = optim.AdamW(unet.parameters(), lr=1e-5) # 训练循环 def train_step(batch): # 提取输入数据 pixel_values = batch["pixel_values"].to("cuda") mask = batch["mask"].to("cuda") input_ids = batch["input_ids"].to("cuda") # 生成噪声 noise = torch.randn_like(pixel_values) bsz = pixel_values.shape[0] timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (bsz,), device=pixel_values.device).long() # 添加噪声 noisy_images = noise_scheduler.add_noise(pixel_values, noise, timesteps) # 获取文本嵌入 with torch.no_grad(): encoder_hidden_states = text_encoder(input_ids)[0] # 预测噪声 noise_pred = unet(noisy_images, timesteps, encoder_hidden_states, mask).sample # 计算损失 loss = nn.functional.mse_loss(noise_pred, noise) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() return loss.item() ``` #### 5. 测试模型 完成微调后，可以使用测试数据验证模型的效果。以下代码展示了如何使用微调后的模型进行 Inpainting： ```python from PIL import Image import numpy as np # 加载测试图像和蒙版 image = Image.open("test_image.png").convert("RGB") mask = Image.open("test_mask.png").convert("L") # 转换为 PyTorch 张量 init_image = pipe.prepare_image(image) mask = pipe.prepare_mask(mask) # 生成修复图像 prompt = "A beautiful landscape with mountains and a lake" result = pipe(prompt=prompt, image=init_image, mask_image=mask).images[0] # 保存结果 result.save("inpainting_result.png") ``` #### 6. 参数调整 微调过程中可能需要调整一些关键参数以获得