Stable Diffusion 微调

### Stable Diffusion 模型微调方法及教程 #### 一、模型微调概述 Stable Diffusion 的微调是指通过调整预训练模型的参数来适配特定的任务或数据集。这种方法不仅可以提升模型的表现力，还能针对具体应用场景优化生成质量[^2]。 #### 二、基础模型的选择 在开始微调之前，需选择合适的预训练模型作为起点。常见的 Stable Diffusion 版本包括： - **1.4/1.5**：分辨率较高（512×512），适合大多数通用场景。 - **2.0/2.1**：较低分辨率（768×768），适用于更高精度的需求。 - **SDXL (0.9/1.0)**：支持更高的分辨率（1024×1024），更适合高质量图像生成[^1]。 #### 三、微调方法分类 根据任务复杂性和资源限制，可以选择以下几种微调方式： ##### 1. Checkpoint 主模型微调 这是最传统的微调方法，涉及整个模型权重的学习过程。由于主模型体积庞大，此方法通常需要较高的计算资源和时间成本[^4]。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to("cuda") def train_model(data_loader): optimizer = torch.optim.AdamW(pipe.unet.parameters(), lr=5e-6) loss_fn = torch.nn.MSELoss() for epoch in range(num_epochs): for batch in data_loader: images, captions = batch outputs = pipe(captions, num_inference_steps=50, output_type="latent") loss = loss_fn(outputs.latents, images) loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` ##### 2. LoRA 方法 Low-Rank Adaptation (LoRA) 是一种高效的微调策略，仅更新部分矩阵分解后的低秩近似值，从而显著降低内存占用和训练开销[^5]。 ```bash git clone https://github.com/ownenliang/pytorch-diffusion.git cd pytorch-diffusion/lora/ pip install -r requirements.txt python lora_train.py --base_model runwayml/stable-diffusion-v1-5 \ --output_dir ./lora_output \ --train_data_dir /path/to/custom/dataset ``` ##### 3. Textual Inversion 该方法专注于学习新的嵌入向量以扩展文本到图像映射的能力。相比全模型微调，Textual Inversion 更轻量化且易于部署。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion", tokenizer=None, text_encoder=None, safety_checker=None, feature_extractor=None, ) tokenizer.add_tokens(["<new_token>"]) text_encoder.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) optimizer = torch.optim.AdamW(text_encoder.parameters(), lr=5e-4) for step in range(total_training_steps): # 训练逻辑... ``` ##### 4. Hypernetworks 和 LyCORIS 这些方法进一步探索了更灵活的架构设计，在保持高效的同时增强了模型表现能力。它们允许动态调整网络层之间的交互关系，特别适合复杂的艺术风格迁移任务。 --- ### 总结 通过对 Stable Diffusion 进行微调，可以根据实际需求定制化生成效果。无论是采用完整的 Checkpoint 微调还是利用 LoRA 或 Textual Inversion 等先进技术手段，都能有效改善模型性能并降低成本。最终选择哪种方案取决于具体的项目目标和技术条件。