Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期 魔搭-AIGC方向 Task2:精读代码，实战进阶
Part1:磨刀准备一一认识通义千问
会用ChatGpt就行
Part2：精读baseline——从零入门AI生图
1. 代码的主体架构
安装和卸载依赖包 使用 !pip 命令来安装或卸载 Python 包。包括： simple-aesthetics-predictor, data-juicer, peft, lightning, pandas, torchvision, 和 DiffSynth-Studio 的安装。 卸载 pytorch-lightning（使用 -y 自动确认卸载）。 加载数据集 使用 ModelScope 的 MsDataset 类加载名为 AI-ModelScope/lowres_anime 的数据集，并指定子集名称为 default 和分割为 train，缓存目录设置为 /mnt/workspace/kolors/data。 数据预处理 将数据集中的图像转换为 RGB 模式，并保存到指定目录。 创建包含图像路径和文本描述的元数据文件 metadata.jsonl。 编写并保存 data_juicer_config.yaml 配置文件，用于后续的数据过滤和处理。 使用 Data-Juicer 进行数据处理 使用 dj-process 命令根据配置文件对数据进行过滤和处理，生成 result.jsonl 文件。 数据整理与训练 读取 result.jsonl 文件中的数据，并将其转换为 Pandas DataFrame，然后保存为 CSV 文件，并且将图片保存到./data/lora_dataset_processed/train文件夹下。 下载模型download_models([“Kolors”, “SDXL-vae-fp16-fix”]) 在前面模型的基础上，执行Lora微调训练 加载微调后的模型 图像生成 设置正向提示词，反向提示词，执行次数，图片尺寸 设置随机种子，控制图片是否可以重复生成，并将图像保存为 .jpg 文件。 合并图像 最后，将生成的多个图像合并成一个大图像，并调整大小。整个流程涵盖了从数据加载、预处理、特征提取、模型预测到图像生成等多个方面。每一部分都有其特定的功能，共同构成了一个完整的二次元图像处理和生成的工作流。
2. 逐行解释代码
# 安装 Data-Juicer 和 DiffSynth-Studio
!pip install simple-aesthetics-predictor # 安装simple-aesthetics-predictor
!pip install -v -e data-juicer # 安装data-juicer
!pip uninstall pytorch-lightning -y # 卸载pytorch-lightning
!pip install peft lightning pandas torchvision # 安装 peft lightning pandas torchvision
!pip install -e DiffSynth-Studio # 安装DiffSynth-Studio
# 从魔搭数据集中下载数据集AI-ModelScope/lowres_anime
from modelscope.msdatasets import MsDataset #引入数据集模块msdatasets
ds = MsDataset.load(
'AI-ModelScope/lowres_anime',
subset_name='default',
split='train',
cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data" # 指定缓存目录
) # 从魔搭数据集中下载数据集AI-ModelScope/lowres_anime，赋值给参数ds
# 生成数据集
import json, os # 导入json和os模块
from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens # 导入SpecialTokens
from tqdm import tqdm # 导入tqdm进度条管理
os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/lora_dataset/train
os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/data-juicer/input
with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f:
for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)): # 遍历数据集ds
image = data["image"].convert("RGB") # 将数据集的图片转换为RGB
image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg") # 保存数据集的图片
metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]} # 生成当前图片的索引数据
f.write(json.dumps(metadata)) # 将索引数据写入文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl
f.write("\n")
# 配置data-juicer，并进行数据筛选过滤
# 配置过滤的规则
data_juicer_config = """
# global parameters
project_name: 'data-process' # 名称
dataset_path: './data/data-juicer/input/metadata.jsonl' # 你前面生成的数据的索引文件
np: 4 # 线程数
text_keys: 'text' # 文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl的描述的字段名
image_key: 'image' # 文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl的图片字段名
image_special_token: '<__dj__image>'
export_path: './data/data-juicer/output/result.jsonl' # 筛选通过的图片结果保存的的索引文件
# process schedule
# a list of several process operators with their arguments
# 过滤的规则
process:
- image_shape_filter: # 图片尺寸过滤
min_width: 1024 # 最小宽度1024
min_height: 1024 # 最小高度1024
any_or_all: any # 符合前面条件的图片才会被保留
- image_aspect_ratio_filter: # 图片长宽比过滤
min_ratio: 0.5 # 最小长宽比0.5
max_ratio: 2.0 # 最大长宽比2.0
any_or_all: any # 符合前面条件的图片才会被保留
"""
# 保存data-juicer配置到data/data-juicer/data_juicer_config.yaml
with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file:
file.write(data_juicer_config.strip())
# data-juicer开始执行数据筛选
!dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml
# 通过前面通过data-juicer筛选的图片索引信息./data/data-juicer/output/result.jsonl，生成数据集
import pandas as pd # 导入pandas
import os, json # 导入os和json
from PIL import Image # 导入Image
from tqdm import tqdm # 导入tqdm进度条管理
texts, file_names = [], [] # 定义两个空列表，分别存储图片描述和图片名称
os.makedirs("./data/lora_dataset_processed/train", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/lora_dataset_processed/train
with open("./data/data-juicer/output/result.jsonl", "r") as file: # 打开前面data-juicer筛选的图片索引文件./data/data-juicer/output/result.jsonl
for data_id, data in enumerate(tqdm(file.readlines())): # 遍历文件./data/data-juicer/output/result.jsonl
data = json.loads(data) # 将json字符串转换为对象
text = data["text"] # 获取对象中的text属性，也就是图片的描述信息
texts.append(text) # 将图片的描述信息添加到texts列表中
image = Image.open(data["image"][0]) # 获取对象中的image属性，也就是图片的路径,然后用这个路径打开图片
image_path = f"./data/lora_dataset_processed/train/{data_id}.jpg" # 生成保存图片的路径
image.save(image_path) # 将图片保存到./data/lora_dataset_processed/train文件夹中
file_names.append(f"{data_id}.jpg") # 将图片名称添加到file_names列表中
data_frame = pd.DataFrame() # 创建空的DataFrame
data_frame["file_name"] = file_names # 将图片名称添加到data_frame中
data_frame["text"] = texts # 将图片描述添加到data_frame中
data_frame.to_csv("./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") # 将data_frame保存到./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv
data_frame # 查看data_frame
# 下载可图模型
from diffsynth import download_models # 导入download_models
download_models(["Kolors", "SDXL-vae-fp16-fix"]) # 下载可图模型
# DiffSynth-Studio提供了可图的Lora训练脚本，查看脚本信息
!python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py -h
# 执行可图Lora训练
import os
cmd = """
python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py \ # 选择使用可图的Lora训练脚本DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py
--pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择unet模型
--pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \ # 选择text_encoder
--pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择vae模型
--lora_rank 16 \ # lora_rank 16 表示在权衡模型表达能力和训练效率时，选择了使用 16 作为秩，适合在不显著降低模型性能的前提下，通过 LoRA 减少计算和内存的需求
--lora_alpha 4.0 \ # 设置 LoRA 的 alpha 值，影响调整的强度
--dataset_path data/lora_dataset_processed \ # 指定数据集路径，用于训练模型
--output_path ./models \ # 指定输出路径，用于保存模型
--max_epochs 1 \ # 设置最大训练轮数为 1
--center_crop \ # 启用中心裁剪，这通常用于图像预处理
--use_gradient_checkpointing \ # 启用梯度检查点技术，以节省内存
--precision "16-mixed" # 指定训练时的精度为混合 16 位精度（half precision），这可以加速训练并减少显存使用
""".strip()
os.system(cmd) # 执行可图Lora训练
# 加载lora微调后的模型
from diffsynth import ModelManager, SDXLImagePipeline # 导入ModelManager和SDXLImagePipeline
from peft import LoraConfig, inject_adapter_in_model # 导入LoraConfig和inject_adapter_in_model
import torch # 导入torch
# 加载LoRA配置并注入模型
def load_lora(model, lora_rank, lora_alpha, lora_path):
lora_config = LoraConfig(
r=lora_rank, # 设置LoRA的秩(rank)
lora_alpha=lora_alpha, # 设置LoRA的alpha值，控制LoRA的影响权重
init_lora_weights="gaussian", # 初始化LoRA权重为高斯分布
target_modules=["to_q", "to_k", "to_v", "to_out"], # 指定要应用LoRA的模块
)
model = inject_adapter_in_model(lora_config, model) # 将LoRA配置注入到模型中
state_dict = torch.load(lora_path, map_location="cpu") # 加载LoRA微调后的权重
model.load_state_dict(state_dict, strict=False) # 将权重加载到模型中，允许部分权重不匹配
return model # 返回注入LoRA后的模型
# 加载预训练模型
model_manager = ModelManager(
torch_dtype=torch.float16, # 设置模型的数据类型为float16，减少显存占用
device="cuda", # 指定使用GPU进行计算
file_path_list=[
"models/kolors/Kolors/text_encoder", # 文本编码器的路径
"models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors", # UNet模型的路径
"models/kolors/Kolors/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors" # VAE模型的路径
]
)
# 初始化图像生成管道
pipe = SDXLImagePipeline.from_model_manager(model_manager) # 从模型管理器中加载模型并初始化管道
# 加载并应用LoRA权重到UNet模型
pipe.unet = load_lora(
pipe.unet,
lora_rank=16, # 设置LoRA的秩(rank)，与训练脚本中的参数保持一致
lora_alpha=2.0, # 设置LoRA的alpha值，控制LoRA对模型的影响权重
lora_path="models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=500.ckpt" # 指定LoRA权重的文件路径
)
# 生成图像
torch.manual_seed(0) # 设置随机种子，确保生成的图像具有可重复性。如果想要每次生成不同的图像，可以将种子值改为随机值。
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", # 设置正向提示词，用于指导模型生成图像的内容
negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度", # 设置负向提示词，模型会避免生成包含这些特征的图像
cfg_scale=4, # 设置分类自由度 (Classifier-Free Guidance) 的比例，数值越高，模型越严格地遵循提示词
num_inference_steps=50, # 设置推理步数，步数越多，生成的图像细节越丰富，但生成时间也更长
height=1024, width=1024, # 设置生成图像的高度和宽度，这里生成 1024x1024 像素的图像
)
image.save("1.jpg") # 将生成的图像保存为 "1.jpg" 文件
# 图像拼接，展示总体拼接大图
import numpy as np # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
from PIL import Image # 导入PIL库中的Image模块，用于图像处理
images = [np.array(Image.open(f"{i}.jpg")) for i in range(1, 9)] # 读取1.jpg到8.jpg的图像，转换为numpy数组，并存储在列表images中
image = np.concatenate([ # 将四组图像在垂直方向上拼接
np.concatenate(images[0:2], axis=1), # 将第1组（images[0:2]）的两张图像在水平方向上拼接
np.concatenate(images[2:4], axis=1), # 将第2组（images[2:4]）的两张图像在水平方向上拼接
np.concatenate(images[4:6], axis=1), # 将第3组（images[4:6]）的两张图像在水平方向上拼接
np.concatenate(images[6:8], axis=1), # 将第4组（images[6:8]）的两张图像在水平方向上拼接
], axis=0) # 将四组拼接后的图像在垂直方向上拼接
image = Image.fromarray(image).resize((1024, 2048)) # 将拼接后的numpy数组转换为图像对象，并调整大小为1024x2048像素
image # 输出最终生成的图像对象，用于显示图像
Part3：实战演练一一基于话剧的连环画制作
1. 提示词
图片编号 场景描述 正向提示词 反向提示词 图片1 女主正在上课 古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，盯着黑板，深思，上半身，红色长裙 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片2 开始睡着了 古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，趴/在桌子上睡着了，上半身，红色长裙 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片3 进入梦乡，梦到自己站在路旁 古风，水墨画，一个黑色长发少女，站在路边，上半身，红色长裙 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片4 王子骑马而来 古风，水墨画，一个英俊少年，骑着白马，上半身，白色衬衫 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片5 两人相谈甚欢 古风，水墨画，一个英俊少年，白色衬衫，一个黑色长发少女，红色长裙，两人一起聊天，开心，上半身 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片6 一起坐在马背上 古风，水墨画，一个英俊少年，白色衬衫，一个黑色长发少女，红色长裙，两人一起骑着马，全身 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片7 下课了，梦醒了 古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，下课铃声响了，同学们开始动，从睡梦中醒来，深思，上半身，红色长裙 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度 图片8 又回到了学习生活中 古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，盯着黑板，认真上课，上半身，红色长裙 丑陋，变形，噪杂，模糊，低对比度2. 结果展示
总结
目前未对代码进行修改，仅仅是修改prompt，后续会对代码进行改进。
总结
**文章总结**### 标题
Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期 魔搭-AIGC方向 Task2: 精读代码，实战进阶
### Part1: 磨刀准备——认识通义千问
- **概述**：提到只需要掌握ChatGpt即可，实际上使用了多个AI和数据处理工具。
### Part2：精读baseline——从零入门AI生图
#### 2.1 代码的主体架构
1. **安装与卸载依赖包**：
- 使用`!pip`命令安装和卸载必要的Python包，包括但不限于`simple-aesthetics-predictor`, `data-juicer`, `peft`, `lightning`, `pandas`, `torchvision`, `DiffSynth-Studio`等，并卸载`pytorch-lightning`。
2. **数据加载**：
- 使用ModelScope的`MsDataset`类加载`AI-ModelScope/lowres_anime`数据集。
3. **数据预处理**：
- 转换图像为RGB模式并保存。
- 创建并保存包含图像路径和文本描述的`metadata.jsonl`文件。
- 编写并保存`data_juicer_config.yaml`文件用于数据过滤。
4. **使用Data-Juicer进行数据处理**：
- 配置并运行`dj-process`命令对数据进行筛选和处理。
5. **数据整理与训练**：
- 将处理后的数据转换为Pandas DataFrame并保存为CSV文件。
- 下载并加载模型，执行Lora微调训练。
- 加载微调后的模型。
6. **图像生成**：
- 设置正向和反向提示词、执行次数、图片尺寸等参数。
- 使用微调后的模型生成图像。
7. **合并图像**：
- 将生成的多个图像合并成一个大图，并调整大小。
#### 2.2 逐行解释代码
- 详细描述了每一步所需的代码，包括安装依赖包、加载数据、数据预处理、使用Data-Juicer筛选数据、生成训练和描述文件、下载并执行Lora训练、加载模型以及生成并合并图像的详细步骤。
### Part3：实战演练——基于话剧的连环画制作
#### 3.1 提示词
定义了不同图片编号的场景描述、正向提示词和反向提示词，准备好用于连环画制作的指令。
#### 3.2 结果展示
虽然文中没有直接展示生成的连环画图像，但提到了基于上述提示词的图像生成过程。
### 总结
本文详细记录了一次AI生成图像流程的完整过程，从数据准备、模型训练，到最终的图像生成和合并。特别提到本次任务仅在prompt（提示词）层面进行修改，未对代码逻辑进行改动。未来计划对代码进行改进。