Stable Diffusion模型魔搭最佳实践：训一只你的萌柯基-阿里云开发者社区

Stable Diffusion模型魔搭最佳实践：训一只你的萌柯基

2023-07-28 765

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本文涉及的产品

模型在线服务 PAI-EAS，A10/V100等 500元 1个月

交互式建模 PAI-DSW，每月250计算时 3个月

模型训练 PAI-DLC，100CU*H 3个月

简介： Stable Diffusion模型魔搭最佳实践：训一只你的萌柯基

环境配置和安装

本文在ModelScope的Notebook的环境（PAI-DSW）配置下运行 (可以单卡运行, 显存要求12G)

服务器连接与环境准备

1、进入ModelScope首页：modelscope.cn，进入我的Notebook

2、选择GPU环境

3、进入Terminal，先查看一下GPU的使用情况

git clone ModelScope，运行示例代码

#获取示例代码
git clone https://github.com/modelscope/modelscope.git
cd modelscope/
sh examples/pytorch/stable_diffusion/lora/run_train_lora.sh

以下介绍代码中的具体细节

模型链接和下载

使用社区开发者分享的stable diffusion系列模型，本文推荐的是stable-diffusion-v1.5：

模型链接：https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5/summary

社区支持直接下载模型的repo

# ### Loading Model and Tokenizer
WORK_DIR = 'runs/stable-diffusion-v1.5'
#使用社区lib下载模型
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5', 'v1.0.9')

模型推理

stable-diffusion-v1.5推理代码

from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.pipelines import pipeline
import cv2
pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, 
                model='AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5',
                model_revision='v1.0.9')
prompt = '飞流直下三千尺，油画'
output = pipe({'text': prompt})
cv2.imwrite('result.png', output['output_imgs'][0])

数据集链接和下载

本文使用小柯基的数据集作为微调数据集：https://modelscope.cn/datasets/buptwq/lora-stable-diffusion-finetune/summary.

from modelscope.msdatasets import MsDataset
data = MsDataset.load(
    'buptwq/lora-stable-diffusion-finetune',
    split='train',     # Options: train, test, validation
    use_streaming=True
)
print(next(iter(data)))

模型训练最佳实践

微调过程分为如下几步：

使用ModelScope提供的微调方法构建最终模型
使用ModelScope提供的Trainer对模型进行微调

准备配置文件和数据集：

@dataclass(init=False)
class StableDiffusionLoraArguments(TrainingArgs):
    prompt: str = field(
        default='dog', metadata={
            'help': 'The pipeline prompt.',
        })
training_args = StableDiffusionLoraArguments(
    task='text-to-image-synthesis').parse_cli()
config, args = training_args.to_config()
if os.path.exists(args.train_dataset_name):
    # Load local dataset
    train_dataset = MsDataset.load(args.train_dataset_name)
    validation_dataset = MsDataset.load(args.train_dataset_name)
else:
    # Load online dataset
    train_dataset = MsDataset.load(
        args.train_dataset_name,
        split='train',
        download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
    validation_dataset = MsDataset.load(
        args.train_dataset_name,
        split='validation',
        download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
def cfg_modify_fn(cfg):
    if args.use_model_config:
        cfg.merge_from_dict(config)
    else:
        cfg = config
    cfg.train.lr_scheduler = {
        'type': 'LambdaLR',
        'lr_lambda': lambda _: 1,
        'last_epoch': -1
    }
    return cfg

开启微调：

kwargs = dict(
    model=training_args.model,
    model_revision=args.model_revision,
    work_dir=training_args.work_dir,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=validation_dataset,
    cfg_modify_fn=cfg_modify_fn)
# build trainer and training
trainer = build_trainer(name=Trainers.lora_diffusion, default_args=kwargs)
trainer.train()

可视化：

Tensorboard 命令: (e.g.)

tensorboard --logdir /home/lora_diffusion/runs/events.out.tfevents.1689651932.dsw-4419-56cf86fcf8-ctp6l.236607.0 --port 6006

资源消耗

stable-diffusion-v1.5用lora的方式训练的显存占用如下，大约在12G.

推理训练后的模型，并验证结果

# pipeline after training and save result
pipe = pipeline(
    task=Tasks.text_to_image_synthesis,
    model=training_args.model,
    lora_dir=training_args.work_dir + '/output',
    model_revision=args.model_revision)
output = pipe({'text': args.prompt})
# visualize the result on ipynb and save it
output
cv2.imwrite('./lora_result.png', output['output_imgs'][0])