Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向Task1笔记--切记我是一个温柔的刀客

Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向Task1笔记

作者: 福州大学切记我是一个温柔的刀客
2024/8/10

从零入门AI生图原理&实践是 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动（“AIGC”方向），基于魔搭社区“ 可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛 ”开展的实践学习——

适合想入门并实践 AIGC文生图、工作流搭建、LoRA微调的学习者参与

学习内容提要：从文生图实现方案逐渐进阶，教程偏重图像工作流、微调、图像优化等思路，最后会简单介绍AIGC应用方向、数字人技术（选学）

1 赛题解读

2 文生图的历史

文生图（Text-to-Image Generation）是一种通过文本生成图像的技术，其发展历程可以追溯到早期的计算机视觉和自然语言处理研究。这一技术的历史可以分为几个关键阶段：

3 文生图基础知识介绍

文生图主要以SD系列基础模型为主，以及在其基础上微调的lora模型和人物基础模型等。

接下来，我们简单了解下提示词、lora、ComfyUI和参考图控制这些知识点。

提示词

提示词很重要，一般写法：主体描述，细节描述，修饰词，艺术风格，艺术家

举个例子:

【promts】Beautiful and cute girl, smiling, 16 years old, denim jacket, gradient background, soft colors, soft lighting, cinematic edge lighting, light and dark contrast, anime, super detail, 8k
【负向prompts】(lowres, low quality, worst quality:1.2), (text:1.2), deformed, black and white,disfigured, low contrast, cropped, missing fingers

Lora

Stable Diffusion中的Lora（LoRA）模型是一种轻量级的微调方法，它代表了“Low-Rank Adaptation”，即低秩适应。Lora不是指单一的具体模型，而是指一类通过特定微调技术应用于基础模型的扩展应用。在Stable Diffusion这一文本到图像合成模型的框架下，Lora被用来对预训练好的大模型进行针对性优化，以实现对特定主题、风格或任务的精细化控制。

ComfyUI

ComfyUI 是一个工作流工具，主要用于简化和优化 AI 模型的配置和训练过程。通过直观的界面和集成的功能，用户可以轻松地进行模型微调、数据预处理、图像生成等任务，从而提高工作效率和生成效果。

在ComfyUI平台的前端页面上，用户可以基于节点/流程图的界面设计并执行AIGC文生图或者文生视频的pipeline。

参考图控制

ControlNet是一种用于精确控制图像生成过程的技术组件。它是一个附加到预训练的扩散模型（如Stable Diffusion模型）上的可训练神经网络模块。扩散模型通常用于从随机噪声逐渐生成图像的过程，而ControlNet的作用在于引入额外的控制信号，使得用户能够更具体地指导图像生成的各个方面（如姿势关键点、分割图、深度图、颜色等）。

4 baseline初体验

step0:开通阿里云PAI-DSW试用

https://free.aliyun.com/?productCode=learn

获得强大的算力以实现机器学习!

开通免费试用在魔搭社区进行授权

https://www.modelscope.cn/my/mynotebook/authorization

step1: 报名赛事

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532254

Step2：在魔搭社区创建PAI实例！

https://www.modelscope.cn/my/mynotebook/authorization

Step3：30 分钟体验一站式 baseline！

1.下载baseline文件:(大约需要两分钟)

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors.git

2.进入文件夹,打开baseline文件:

3.安装环境，然后重启kernel:

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（可选）

5.依次顺序运行剩余的代码块，点击代码框左上角执行按钮，最终获得图片（大约需要20分钟）

step4: 微调结果上传魔搭

https://www.modelscope.cn/models/create

1.移动结果文件

创建terminal,粘贴如下命令,回车执行

1 mkdir /mnt/workspace/kolors/output & cd 
2 cp /mnt/workspace/kolors/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch\=0-step\=500.ckpt /mnt/workspace/kolors/output/
3 cp /mnt/workspace/kolors/1.jpg /mnt/workspace/kolors/output/

2.下载结果文件

双击进入output文件夹，分别下载两个文件到本地

3.创建并上传模型所需内容

4.来到创空间，查看自己的模型是否发布

恭喜你,至此你已完成AIGC方向LoRA模型的微调,并成功生成了八张图片,组成一个温馨有意义的小故事,接下来,我们关注一下技术层面,即计算机是如何做到文生图的.

5.代码解读

1.环境安装

!pip install simple-aesthetics-predictor

!pip install -v -e data-juicer

!pip uninstall pytorch-lightning -y
!pip install peft lightning pandas torchvision

!pip install -e DiffSynth-Studio

2.下载数据集

#下载数据集
from modelscope.msdatasets import MsDataset

ds = MsDataset.load(
    'AI-ModelScope/lowres_anime',
    subset_name='default',
    split='train',
    cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data"
)

import json, os
from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens
from tqdm import tqdm

os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True)
os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True)
with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f:
    for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)):
        image = data["image"].convert("RGB")
        image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg")
        metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]}
        f.write(json.dumps(metadata))
        f.write("\n")

3.处理数据集，保存数据处理结果

data_juicer_config = """
# global parameters
project_name: 'data-process'
dataset_path: './data/data-juicer/input/metadata.jsonl'  # path to your dataset directory or file
np: 4  # number of subprocess to process your dataset

text_keys: 'text'
image_key: 'image'
image_special_token: '<__dj__image>'

export_path: './data/data-juicer/output/result.jsonl'

# process schedule
# a list of several process operators with their arguments
process:
    - image_shape_filter:
        min_width: 1024
        min_height: 1024
        any_or_all: any
    - image_aspect_ratio_filter:
        min_ratio: 0.5
        max_ratio: 2.0
        any_or_all: any
"""
with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file:
    file.write(data_juicer_config.strip())

!dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml


import pandas as pd
import os, json
from PIL import Image
from tqdm import tqdm


texts, file_names = [], []
os.makedirs("./data/lora_dataset_processed/train", exist_ok=True)
with open("./data/data-juicer/output/result.jsonl", "r") as file:
    for data_id, data in enumerate(tqdm(file.readlines())):
        data = json.loads(data)
        text = data["text"]
        texts.append(text)
        image = Image.open(data["image"][0])
        image_path = f"./data/lora_dataset_processed/train/{data_id}.jpg"
        image.save(image_path)
        file_names.append(f"{data_id}.jpg")
data_frame = pd.DataFrame()
data_frame["file_name"] = file_names
data_frame["text"] = texts
data_frame.to_csv("./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
data_frame

4.lora微调

# 下载模型
from diffsynth import download_models
download_models(["Kolors", "SDXL-vae-fp16-fix"])

#模型训练
import os

cmd = """
python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py \
  --pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \
  --pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \
  --pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \
  --lora_rank 16 \
  --lora_alpha 4.0 \
  --dataset_path data/lora_dataset_processed \
  --output_path ./models \
  --max_epochs 1 \
  --center_crop \
  --use_gradient_checkpointing \
  --precision "16-mixed"
""".strip()

os.system(cmd)

5.加载微调好的模型

from diffsynth import ModelManager, SDXLImagePipeline
from peft import LoraConfig, inject_adapter_in_model
import torch


def load_lora(model, lora_rank, lora_alpha, lora_path):
    lora_config = LoraConfig(
        r=lora_rank,
        lora_alpha=lora_alpha,
        init_lora_weights="gaussian",
        target_modules=["to_q", "to_k", "to_v", "to_out"],
    )
    model = inject_adapter_in_model(lora_config, model)
    state_dict = torch.load(lora_path, map_location="cpu")
    model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
    return model


# Load models
model_manager = ModelManager(torch_dtype=torch.float16, device="cuda",
                             file_path_list=[
                                 "models/kolors/Kolors/text_encoder",
                                 "models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors",
                                 "models/kolors/Kolors/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"
                             ])
pipe = SDXLImagePipeline.from_model_manager(model_manager)

# Load LoRA
pipe.unet = load_lora(
    pipe.unet,
    lora_rank=16, # This parameter should be consistent with that in your training script.
    lora_alpha=2.0, # lora_alpha can control the weight of LoRA.
    lora_path="models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=500.ckpt"
)

6.图片生成

torch.manual_seed(0)
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色短发小女孩，在家中沙发上坐着，双手托着腮，很无聊，全身，粉色连衣裙",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("1.jpg")

6.微调结果示例:

微调过程:

最后一块代码的意思是让这八块图拼成一个四行两列的小拼图:

import numpy as np
from PIL import Image


images = [np.array(Image.open(f"{i}.jpg")) for i in range(1, 9)]
image = np.concatenate([
    np.concatenate(images[0:2], axis=1),
    np.concatenate(images[2:4], axis=1),
    np.concatenate(images[4:6], axis=1),
    np.concatenate(images[6:8], axis=1),
], axis=0)
image = Image.fromarray(image).resize((1024, 2048))
image

结果展示:

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总结