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Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task01笔记-CSDN博客
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前言 一、comfyUI是什么？ 二、Lora微调 1.Lora是什么？ 1.1Lora微调原理 1.21Lora微调优势 2.Lora参数 2.1baseline的基本结构 2.2Lora微调代码 三、如何制作一个高质量的创作 总结
前言
本文主要介绍AIGC中的Lora微调和ComfyUI工具。
一、comfyUI是什么？
俗话说：工欲善其事，必先利其器。
ComfyUI 是GUI的一种，是基于节点工作的用户界面，主要用于操作图像的生成技术，ComfyUI 的特别之处在于它采用了一种模块化的设计，把图像生成的过程分解成了许多小的步骤，每个步骤都是一个节点。这些节点可以连接起来形成一个工作流程，这样用户就可以根据需要定制自己的图像生成过程。（后续在ComfyUI上进行微调）
二、Lora微调
1.Lora是什么？
（首先声明一下背景：在使用数据进行模型训练时，初始的训练出来的结果（即权重）往往不能满足场景需求，最开始如果结果不满足要求就重新训练，使训练的结果尽可能满足结果，重新训练——称之为全量微调。随着研究的推进，找到了一些高效的微调方法（PEFT），Lora就是其中之一，通过在预训练模型上进行高效微调的技术。它可以通过高效且灵活的方式实现模型的个性化调整，使其能够适应特定的任务或领域，同时保持良好的泛化能力和较低的资源消耗）
1.1Lora微调原理
LoRA通过在预训练模型的关键层中添加低秩矩阵来实现。这些低秩矩阵通常被设计成具有较低维度的参数空间，这样它们就可以在不改变模型整体结构的情况下进行微调。在训练过程中，只有这些新增的低秩矩阵被更新，而原始模型的大部分权重保持不变。
（通俗易懂理解全量微调和LoRA微调_哔哩哔哩_bilibili）
1.2Lora微调优势
快速适应新任务：
在特定领域有少量标注数据的情况下，也可以有效地对模型进行个性化调整，可以迅速适应新的领域或特定任务。
保持泛化能力：
LoRA通过微调模型的一部分，有助于保持模型在未见过的数据上的泛化能力，同时还能学习到特定任务的知识。
资源效率：
LoRA旨在通过仅微调模型的部分权重，而不是整个模型，从而减少所需的计算资源和存储空间。
2.Lora详解
2.1 baseline的基本结构
UNet：负责根据输入的噪声和文本条件生成图像。在Stable Diffusion模型中，UNet接收由VAE编码器产生的噪声和文本编码器转换的文本向量作为输入，并预测去噪后的噪声，从而生成与文本描述相符的图像
VAE：生成模型，用于将输入数据映射到潜在空间，并从中采样以生成新图像。在Stable Diffusion中，VAE编码器首先生成带有噪声的潜在表示，这些表示随后与文本条件一起输入到UNet中
文本编码器：将文本输入转换为模型可以理解的向量表示。在Stable Diffusion模型中，文本编码器使用CLIP模型将文本提示转换为向量，这些向量与VAE生成的噪声一起输入到UNet中，指导图像的生成过程
2.2Lora微调代码
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 参数详细表：
参数名称
参数值
说明
pretrained_unet_path
models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors
指定预训练UNet模型的路径
pretrained_text_encoder_path
models/kolors/Kolors/text_encoder
指定预训练文本编码器的路径
pretrained_fp16_vae_path
models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors
指定预训练VAE模型的路径
lora_rank
16
设置LoRA的秩（rank），影响模型的复杂度和性能
lora_alpha
4
设置LoRA的alpha值，控制微调的强度
dataset_path
data/lora_dataset_processed
指定用于训练的数据集路径
output_path
./models
指定训练完成后保存模型的路径
max_epochs
1
设置最大训练轮数为1
center_crop
启用中心裁剪，用于图像预处理
use_gradient_checkpointing
启用梯度检查点，节省显存
precision
"16-mixed"
设置训练时的精度为混合16位精度（half precision）
三、如何制作一个高质量的创作
思考中>>>>>>>>>>>>
数据集》》》提示词》》》微调 》》》》》》》》》》》
（计划先从数据集分析入手）
（存在的问题在：同一个场景不能很好的复现，比如说整个背景不变的情况下，改变局部物体的位置或姿态）
总结
以上就是今天要记录的内容，简单介绍了comfyUI，Lora微调以及如何制作一个好的作品。
总结
本文是一篇关于AIGC中文本生成图像（文生图）方向的学习笔记，主要聚焦于Lora微调和ComfyUI工具的介绍与应用。文章详细阐述了以下几个方面：### 前言
文章首先简要说明了主题，即探讨AIGC领域中的Lora微调和ComfyUI工具，这两者在图像生成过程中扮演着重要角色。
### ComfyUI是什么？
ComfyUI是一种基于节点的用户界面（GUI），特别之处在于其模块化的设计理念，它将图像生成过程细分为多个可通过节点连接的步骤，使得用户能够按需定制图像生成流程。
### Lora微调
#### 1. Lora是什么？
Lora是一种高效的微调技术，全称为LoRA（Low-Rank Adaptation），它通过在预训练模型的关键层中添加低秩矩阵来局部调整模型参数，从而快速适应新任务而不牺牲原始模型的泛化能力。这种方法相较于全量微调，具有更高的效率和更低的资源需求。
#### 1.1 Lora微调原理
LoRA通过在预训练模型的关键层增加低秩矩阵实现模型的个性化调整。这些矩阵在训练过程中进行更新，而模型的大部分原始参数保持不变，从而在保持模型整体结构不变的同时，实现高效微调。
#### 1.2 Lora微调优势
- **快速适应新任务**：在少量标注数据的情况下，LoRA能快速对模型进行个性化调整以适应新领域或任务。
- **保持良好的泛化能力**：通过微调部分权重，LoRA保持了模型在未见数据上的泛化能力。
- **资源效率高**：LoRA减少了训练所需的计算资源和存储空间，提升了训练过程的效率。
#### 2. Lora参数详解
##### 2.1 Baseline的基本结构
文章介绍了Stable Diffusion模型中UNet、VAE、文本编码器三个关键组件的作用，它们是图像生成过程中的主要构成部分。
##### 2.2 Lora微调代码
提供了具体的LoRA微调代码示例，详细讲解了如何通过命令行调用脚本来训练LoRA模型，并解释了各个参数（如`pretrained_unet_path`、`lora_rank`等）的含义与作用。
### 如何制作一个高质量的创作
尽管文章在这一部分并未深入展开，但提到了从数据集分析、提示词选取、模型微调等角度入手提高创作质量的思路，并指出了当前面临的问题，如场景复现中的局部物体位置和姿态变化难题。
### 总结
文章总结了ComfyUI工具、Lora微调技术以及制作高质量创作的一些初步思考，为目标用户群提供了有价值的学习资料和启发。