Datawhale X 魔搭 AI夏令营第三次笔记打卡

最新推荐文章于 2025-09-18 14:46:33 发布

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本次分两个部分：ComfyUI和Lora微调。

Part1：认识ComfyUI

GUI 是 "Graphical User Interface"（图形用户界面）的缩写，就是在电脑屏幕上看到的那种有图标、按钮和菜单的交互方式。

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。

核心模块由模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器。

ComfyUI图片生成流程：

①选择模型：从可用的AI模型列表中选择合适的模型，例如Stable Diffusion或其他文本到图像模型。

②构建工作流：在ComfyUI的图形界面上拖拽节点，并将它们连接起来以形成一个完整的图像生成或编辑流程。输入必要的参数如文本提示、图像文件等。

③执行生成：运行构建好的工作流，观察生成的结果。

④调整与优化：如果需要，可以根据生成的结果调整参数或修改工作流，直到获得满意的效果。

ComfyUI的优势：

模块化和灵活性：ComfyUI 提供了一个模块化的系统，用户可以通过拖放不同的模块来构建复杂的工作流程。这种灵活性允许用户根据自己的需求自由组合和调整模型、输入、输出、和其他处理步骤。

可视化界面：ComfyUI 提供了直观的图形界面，使得用户能够更清晰地理解和操作复杂的 AI 模型和数据流。这对没有编程背景的用户特别有帮助，使他们能够轻松构建和管理工作流程。

多模型支持：ComfyUI 支持多个不同的生成模型，用户可以在同一平台上集成和切换使用不同的模型，从而实现更广泛的应用场景。

调试和优化：通过其可视化界面，ComfyUI 使得调试生成过程变得更简单。用户可以轻松地追踪数据流，识别并解决问题，从而优化生成结果。

开放和可扩展：ComfyUI 是一个开源项目，具有高度的可扩展性。开发者可以根据需要编写新的模块或插件，扩展系统功能，并根据项目需求进行定制。

用户友好性：尽管其功能强大，但 ComfyUI 仍然保持了用户友好性，即使对于复杂任务，也能以相对简单的方式完成，使其成为生成式 AI 工作流程管理的有力工具。

安装ComfyUI：

下载脚本代码：

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors_test_comfyui.git
mv kolors_test_comfyui/* ./
rm -rf kolors_test_comfyui/
mkdir -p /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
mv epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/

进入安装文件并执行：

执行到最后一个节点后会输出一个链接，复制到浏览器中访问：

加载不带Lora的工作流样例：

生成图片：

加载带Lora的工作流样例：

生成图片：

Part2：Lora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。

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。

详解：

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

参数详情表：

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）