前言：随着AI时代的来临，本人也想深入的了解一下不被时代淘汰（紧追）正好看见有夏令营这方面的，顺便来参加一下学习一下。
学习任务目录
一、赛事环境准备
二、跑通 “可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”
一、赛事环境准备
0、夏令营介绍
这期夏令营其实是根据阿里的天池大赛进行准备的，也就是说这个夏令营是组织你来参加一下这个比赛。然后顺便让你学习一些AIGC的知识与能力。相当于给你一份参赛流程和学习指南。
大赛的简单流程和夏令营的协助如下图
1、赛事介绍
大赛：阿里云-天池大赛-创新应用大赛
传送门：可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛_创新应用大赛_天池大赛-阿里云天池的赛制
注册阿里云用户等相关内容这里不做过多介绍-略，然后直接报名参赛
2、各平台环境准备
2.1 阿里云平台环境准备
注册阿里云账号（有直接登录），开通人工智能平台的交互式建模 PAI-DSW产品（试用）
链接：阿里云免费试用 - 阿里云
控制台可以看到你开通的产品
2.2 魔塔社区环境准备
在魔塔社区注册账号
2.3 将阿里云账号授权给魔塔社区账号
链接：https://www.modelscope.cn/my/mynotebook/authorization
3、创建实例
解释：在魔塔社区上创建实例，因为将阿里云账号授权给魔塔社区账号上了，我们在魔塔创建实例也就意味着让魔塔帮我们从阿里云上创建一个魔塔需要的实例
链接：https://www.modelscope.cn/my/mynotebook/authorization
完成如下图：
4、开发环境准备
启动实例
二、跑通 “可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”
0、打开工具
1、下载baseline文件
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors.git2、使用baseline文件
3、安装环境，然后重启kernel
解释：
安装 Data-Juicer 和 DiffSynth-Studio
Data-Juicer：数据处理和转换工具，旨在简化数据的提取、转换和加载过程
DiffSynth-Studio：高效微调训练大模型工具
4、调整prompt，设置你想要的图片风格，依次修改8张图片的描述
解释：
正向描述词：你想要生成的图片应该包含的内容
反向提示词：你不希望生成的图片的内容
5、执行代码、生成图片
备注：代码块按照功能主要分成这几类
使用Data-Juicer处理数据，整理训练数据文件
使用DiffSynth-Studio在基础模型上，使用前面整理好的数据文件进行训练微调
加载训练微调后的模型
使用微调后的模型，生成用户指定的prompt提示词的图片
看一下生成的图片吧~
剩下的就是按大赛内容上传相关文件即可啦
总结
**总结文章****前言**
随着AI时代的到来，作者希望通过参加夏令营来深入学习和了解AIGC（人工智能生成内容）领域的知识，以便紧跟时代步伐，不被淘汰。夏令营以阿里云天池大赛的“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”为基础，为参赛者提供参赛流程和学习指南。
**学习任务目录**
1. **赛事环境准备**
- **夏令营介绍**
介绍了夏令营的背景和目标，即基于阿里云天池大赛组织，旨在通过学习提升AIGC能力。
- **赛事介绍**
突出了大赛的名称和参赛流程，链接到详细赛制页面。
- **各平台环境准备**
- **阿里云平台**：注册账号并开通交互式建模产品PAI-DSW，提供试用链接。
- **魔塔社区**：注册账号并将阿里云账号授权给魔塔社区，授权链接也提供。
- **创建实例**：在魔塔社区上创建实例，通过授权使魔塔能够在阿里云上操作。
- **开发环境准备**：成功创建并启动实例，为后续开发做好准备。
2. **跑通“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”**
- **打开工具**：具体步骤未详细展开，预计为打开开发环境或直接操作界面。
- **下载baseline文件**：通过git命令下载挑战赛的基础代码和数据集。
- **使用baseline文件**：开始使用提供的代码和数据进行初步探索。
- **安装环境并重启kernel**
安装必要的工具如Data-Juicer和DiffSynth-Studio，前者用于数据处理，后者用于大模型微调训练。
- **调整prompt，设置图片风格**：根据个人需求修改图片描述的prompt，包括正向和反向提示词。
- **执行代码，生成图片**
通过完整的流程——数据处理、模型微调训练、加载模型、生成图片——最终完成风格图片的生成。展示了从数据处理到最终成果的全过程。
最后，文章提醒将生成的图片和相关文件按照大赛要求上传。
整体而言，这篇文章详细记录了参加阿里云天池大赛“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”的前期准备和基线实现流程，包括环境搭建、工具安装、数据处理到模型训练生成图像的完整步骤，为参赛者提供了清晰的指南。