最近AI绘图非常火，只需要输入文本就能得到令人惊艳的图。
举个例子，输入 “photo of a gorgeous young woman in the style of stefan kostic and david la chapelle, coy, shy, alluring, evocative, stunning, award winning, realistic, sharp focus, 8 k high definition, 3 5 mm film photography, photo realistic, insanely detailed, intricate, elegant, art by stanley lau and artgerm” 得到:
输入“temple in ruines, forest, stairs, columns, cinematic, detailed, atmospheric, epic, concept art, Matte painting, background, mist, photo-realistic, concept art, volumetric light, cinematic epic + rule of thirds octane render, 8k, corona render, movie concept art, octane render, cinematic, trending on artstation, movie concept art, cinematic composition , ultra-detailed, realistic , hyper-realistic , volumetric lighting, 8k –ar 2:3 –test –uplight” 得到：
以上效果出自最近开源的效果非常好的模型——stable diffusion。那可能会有很多人和我一样，想得到自己的定制化的模型，专门用来生成人脸、动漫或者其他。
github上有个小哥还真就做了这件事了，他专门finetune了一个神奇宝贝版stable diffusion，以下是他模型的效果： 输入“robotic cat with wings” 得到：
是不是很有趣，今天这篇文章就介绍一下如何快速finetune stable diffusion。
小哥写的详细介绍可以移步：https://github.com/LambdaLabsML/examples/tree/main/stable-diffusion-finetuning
1、准备数据
深度学习的训练，首先就是要解决数据问题。由于stable diffusion的训练数据是 文本-图像 匹配的pairs，因此我们要按照它的要求准备数据。
准备好你的所有图片，当然对于大部分人来说，要得到图片容易，但是手里的图片数据都是没有文本标注的，但是我们可以用BLIP算法来自动生成标注。
BLIP项目地址:https://github.com/salesforce/BLIP
效果见下图：
BLIP自动给妙蛙种子生成了一段描述，当然算法的效果很难达到完美，但是足够用了。如果觉得不够好，那完全也可以自己标注。
将得到的text，与图片名使用json格式存起来：
{
"0001.jpg": "This is a young woman with a broad forehead.",
"0002.jpg": "The young lady has a melon seed face and her chin is relatively narrow.",
"0003.jpg": "This is a melon seed face woman who has a broad chin.There is a young lady with a broad forehead."
}
2、下载代码模型
这里我们使用小哥魔改的stable diffusion代码，更加方便finetune。
finetune代码地址：https://github.com/justinpinkney/stable-diffusion
按照这个代码readme里的要求装好环境。同时下载好stable diffusion预训练好的模型 sd-v1-4-full-ema.ckpt ，放到目录里。
模型下载地址：CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face
3、配置与运行
stable diffusion使用yaml文件来配置训练，由于小哥给的yaml需要配置特定的数据格式，太麻烦了，我这边直接给出一个更简单方便的。只需要修改放图片的文件夹路径，以及第一步生成的配对数据的json文件路径。具体改哪儿直接看下面:
model:
base_learning_rate: 1.0e-04
target: ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusion
params:
linear_start: 0.00085
linear_end: 0.0120
num_timesteps_cond: 1
log_every_t: 200
timesteps: 1000
first_stage_key: "image"
cond_stage_key: "txt"
image_size: 64
channels: 4
cond_stage_trainable: false # Note: different from the one we trained before
conditioning_key: crossattn
scale_factor: 0.18215
scheduler_config: # 10000 warmup steps
target: ldm.lr_scheduler.LambdaLinearScheduler
params:
warm_up_steps: [ 1 ] # NOTE for resuming. use 10000 if starting from scratch
cycle_lengths: [ 10000000000000 ] # incredibly large number to prevent corner cases
f_start: [ 1.e-6 ]
f_max: [ 1. ]
f_min: [ 1. ]
unet_config:
target: ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModel
params:
image_size: 32 # unused
in_channels: 4
out_channels: 4
model_channels: 320
attention_resolutions: [ 4, 2, 1 ]
num_res_blocks: 2
channel_mult: [ 1, 2, 4, 4 ]
num_heads: 8
use_spatial_transformer: True
transformer_depth: 1
context_dim: 768
use_checkpoint: True
legacy: False
first_stage_config:
target: ldm.models.autoencoder.AutoencoderKL
ckpt_path: "models/first_stage_models/kl-f8/model.ckpt"
params:
embed_dim: 4
monitor: val/rec_loss
ddconfig:
double_z: true
z_channels: 4
resolution: 256
in_channels: 3
out_ch: 3
ch: 128
ch_mult:
- 1
- 2
- 4
- 4
num_res_blocks: 2
attn_resolutions: []
dropout: 0.0
lossconfig:
target: torch.nn.Identity
cond_stage_config:
target: ldm.modules.encoders.modules.FrozenCLIPEmbedder
data:
target: main.DataModuleFromConfig
params:
batch_size: 1
num_workers: 4
num_val_workers: 0 # Avoid a weird val dataloader issue
train:
target: ldm.data.simple.FolderData
params:
root_dir: '你存图片的文件夹路径/'
caption_file: '图片对应的标注文件.json'
image_transforms:
- target: torchvision.transforms.Resize
params:
size: 512
interpolation: 3
- target: torchvision.transforms.RandomCrop
params:
size: 512
- target: torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip
validation:
target: ldm.data.simple.TextOnly
params:
captions:
- "测试时候用的prompt"
- "A frontal selfie of handsome caucasian guy with blond hair and blue eyes, with face in the center"
output_size: 512
n_gpus: 2 # small hack to sure we see all our samples
lightning:
find_unused_parameters: False
modelcheckpoint:
params:
every_n_train_steps: 30000
save_top_k: -1
monitor: null
callbacks:
image_logger:
target: main.ImageLogger
params:
batch_frequency: 30000
max_images: 1
increase_log_steps: False
log_first_step: True
log_all_val: True
log_images_kwargs:
use_ema_scope: True
inpaint: False
plot_progressive_rows: False
plot_diffusion_rows: False
N: 4
unconditional_guidance_scale: 3.0
unconditional_guidance_label: [""]
trainer:
benchmark: True
num_sanity_val_steps: 0
accumulate_grad_batches: 1
最后一步，运行命令：
python main.py --base yaml文件路径.yaml --gpus 0,1 --scale_lr False --num_nodes 1 --check_val_every_n_epoch 2 --finetune_from 上面下载的模型路径.ckpt
大功告成，等待模型训练就行了。需要注意的是，我这边启用了两个GPU，并且stable diffusion是比较吃显存的，我在V100上进行训练batchsize也只能设为1。
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