模型融合与训练机制

摘要

Stable Diffusion WebUI 不仅是一个强大的图像生成工具，还提供了丰富的模型管理和训练功能。本文将深入探讨 WebUI 中的模型融合机制和训练系统，包括模型合并的多种算法、训练界面的设计与实现、以及相关的技术细节。我们将分析模型融合的核心代码，理解不同融合方法的原理和应用场景，并介绍如何使用 WebUI 进行模型训练和微调。这些功能为用户提供了极大的灵活性，使他们能够创建定制化的模型以满足特定需求。

关键词： Stable Diffusion, 模型融合, 模型训练, WebUI, 深度学习

1. 引言

Stable Diffusion WebUI 作为最受欢迎的 Stable Diffusion 前端界面之一，除了提供强大的图像生成功能外，还集成了模型融合和训练机制。这些功能使用户能够：

1. 模型融合：将多个现有模型合并为一个新的模型，结合各自的优势
2. 模型训练：通过自定义数据集训练个性化模型或微调现有模型
3. 模型管理：方便地管理、切换和组织大量模型文件

模型融合功能尤其重要，它允许用户创造性地组合不同模型的特点，比如将一个擅长写实风格的模型与一个擅长动漫风格的模型相结合，创造出兼具两者优点的新模型。而训练功能则使用户能够根据自己的特定需求定制模型。

本文将从以下几个方面详细介绍模型融合与训练机制：

1. 模型融合的原理和实现
2. 模型合并的多种算法
3. 训练系统的架构和功能
4. 相关配置和最佳实践

2. 模型融合机制

2.1 模型融合概述

模型融合是指将两个或多个预训练模型合并成一个新模型的过程。在 Stable Diffusion 中，这通常涉及到对模型权重进行数学运算，以创建具有组合特征的新模型。

WebUI 提供了一个直观的界面来进行模型融合，用户可以选择不同的融合方法和参数，而无需手动编写代码。

2.2 模型融合界面

模型融合功能位于 WebUI 的 “Checkpoint Merger”（模型合并）标签页中。界面主要包括以下组件：

1. 主模型选择：选择参与融合的主要模型（模型 A）
2. 次模型选择：选择参与融合的次要模型（模型 B）
3. 第三模型选择：在某些融合方法中需要的第三个模型（模型 C）
4. 融合方法：选择融合算法
5. 融合参数：设置融合的相关参数
6. 输出配置：设置输出模型的格式和名称

2.3 融合方法详解

WebUI 支持三种主要的模型融合方法：

2.3.1 加权平均法（Weighted Sum）

加权平均法是最常用的模型融合方法，其公式为：

Result = A * (1 - M) + B * M

其中：

• A 是主模型（Primary model）
• B 是次模型（Secondary model）
• M 是乘数（Multiplier），范围通常在 0.0 到 1.0 之间

这种方法通过线性插值将两个模型的权重结合起来，乘数决定了每个模型的贡献程度。

在 WebUI 的实现中，这部分功能通过以下代码实现：

def weighted_sum(theta0, theta1, alpha):
    return ((1 - alpha) * theta0) + (alpha * theta1)

其中 theta0 和 theta1 分别代表模型 A 和模型 B 的权重，alpha 是乘数 M。

2.3.2 差值添加法（Add Difference）

差值添加法通过计算两个模型之间的差异，并将其添加到主模型上。这种方法的公式为：

Result = A + (B - C) * M

其中：

• A 是主模型
• B 和 C 是用于计算差异的两个模型
• M 是乘数

这种方法常用于将某个模型相对于基准模型的改进应用到另一个模型上。

在 WebUI 中的实现如下：

def get_difference(theta1, theta2):
    return theta1 - theta2

def add_difference(theta0, theta1_2_diff, alpha):
    return theta0 + (alpha * theta1_2_diff)

2.3.3 无插值法（No Interpolation）

无插值法实际上并不进行真正的融合，而是主要用于模型格式转换或 VAE 烘焙等操作。

2.4 模型融合实现细节

模型融合的核心实现在 [extras.py](file:///E:/project/stable-diffusion-webui/modules/extras.py) 文件中的 [run_modelmerger](file:///E:/project/stable-diffusion-webui/modules/extras.py#L86-L329) 函数中。以下是关键步骤的分析：

2.4.1 模型加载

首先，系统会加载参与融合的所有模型：

# 加载次模型
if theta_func2:
    shared.state.textinfo = "Loading B"
    print(f"Loading {secondary_model_info.filename}...")
    theta_1 = sd_models.read_state_dict(secondary_model_info.filename, map_location='cpu')

# 加载第三模型
if theta_func1:
    shared.state.textinfo = "Loading C"
    print(f"Loading {tertiary_model_info.filename}...")
    theta_2 = sd_models.read_state_dict(tertiary_model_info.filename, map_location='cpu')

2.4.2 权重融合

根据不同方法，系统会对模型权重进行相应的数学运算：

# 对于差值添加法，先计算 B 和 C 的差异
if theta_func1:
    shared.state.textinfo = 'Merging B and C'
    shared.state.sampling_steps = len(theta_1.keys())
    for key in tqdm.tqdm(theta_1.keys()):
        if key in checkpoint_dict_skip_on_merge:
            continue

        if 'model' in key:
            if key in theta_2:
                t2 = theta_2.get(key, torch.zeros_like(theta_1[key]))
                theta_1[key] = theta_func1(theta_1[key], t2)
            else:
                theta_1[key] = torch.zeros_like(theta_1[key])

2.4.3 特殊模型处理

系统还需要处理特殊情况，比如修复模型（inpainting model）和指令模型（instruct-pix2pix model）的融合：

# 处理修复模型和普通模型的融合
if a.shape != b.shape and a.shape[0:1] + a.shape[2:] == b.shape[0:1] + b.shape[2:]:
    if a.shape[1] == 4 and b.shape[1] == 9:
        raise RuntimeError("When merging inpainting model with a normal one, A must be the inpainting model.")
    if a.shape[1] == 4 and b.shape[1] == 8:
        raise RuntimeError("When merging instruct-pix2pix model with a normal one, A must be the instruct-pix2pix model.")

    if a.shape[1] == 8 and b.shape[1] == 4:
        theta_0[key][:, 0:4, :, :] = theta_func2(a[:, 0:4, :, :], b, multiplier)
        result_is_instruct_pix2pix_model = True
    else:
        assert a.shape[1] == 9 and b.shape[1] == 4, f"Bad dimensions for merged layer {key}: A={a.shape}, B={b.shape}"
        theta_0[key][:, 0:4, :, :] = theta_func2(a[:, 0:4, :, :], b, multiplier)
        result_is_inpainting_model = True

2.4.4 VAE 烘焙

用户还可以选择将特定的 VAE 模型烘焙到合并后的模型中：

bake_in_vae_filename = sd_vae.vae_dict.get(bake_in_vae, None)
if bake_in_vae_filename is not None:
    print(f"Baking in VAE from {bake_in_vae_filename}")
    shared.state.textinfo = 'Baking in VAE'
    vae_dict = sd_vae.load_vae_dict(bake_in_vae_filename, map_location='cpu')

    for key in vae_dict.keys():
        theta_0_key = 'first_stage_model.' + key
        if theta_0_key in theta_0:
            theta_0[theta_0_key] = to_half(vae_dict[key], save_as_half)

3. 模型训练系统

3.1 训练功能概述

WebUI 的训练功能主要集中在 “Training”（训练）标签页中，支持以下几种训练类型：

1. 文本倒排训练（Textual Inversion）：训练自定义的嵌入向量
2. 超网络训练（Hypernetwork）：训练超网络模型
3. Lora 训练：训练轻量级的适配器模型

这些训练方法各有特点，适用于不同的应用场景。

3.2 文本倒排训练

文本倒排（Textual Inversion）是一种通过训练特殊的嵌入向量来表示特定概念的方法。用户可以通过少量样例图像训练出一个代表特定概念的嵌入向量，然后在生成图像时使用这个概念。

在 WebUI 中，文本倒排训练界面包括：

1. 嵌入名称：自定义嵌入的名称
2. 初始化文本：用于初始化嵌入向量的文本
3. 每令牌向量数：控制嵌入的复杂度
4. 训练数据设置：指定训练图像和相关参数

3.3 超网络训练

超网络（Hypernetwork）是一种通过训练小型神经网络来修改主模型权重的方法。与文本倒排不同，超网络可以学习更复杂的修改模式。

超网络训练界面包括：

1. 超网络名称：自定义超网络的名称
2. 超网络框架：选择超网络的结构
3. 激活函数：选择激活函数类型
4. 训练数据设置：指定训练图像和相关参数

3.4 Lora 训练

Lora（Low-Rank Adaptation）是一种高效的模型微调方法，通过训练低秩矩阵来调整模型权重。相比完整模型微调，Lora 具有参数少、训练快、易于共享等优势。

Lora 训练界面包括：

1. Lora 名称：自定义 Lora 模型的名称
2. 维度设置：控制 Lora 矩阵的秩
3. 训练数据设置：指定训练图像和相关参数

4. 模型管理功能

4.1 模型元数据

WebUI 支持在合并模型时添加元数据，便于追踪模型来源和配置：

if save_metadata and add_merge_recipe:
    merge_recipe = {
        "type": "webui", # indicate this model was merged with webui's built-in merger
        "primary_model_hash": primary_model_info.sha256,
        "secondary_model_hash": secondary_model_info.sha256 if secondary_model_info else None,
        "tertiary_model_hash": tertiary_model_info.sha256 if tertiary_model_info else None,
        "interp_method": interp_method,
        "multiplier": multiplier,
        "save_as_half": save_as_half,
        "custom_name": custom_name,
        "config_source": config_source,
        "bake_in_vae": bake_in_vae,
        "discard_weights": discard_weights,
        "is_inpainting": result_is_inpainting_model,
        "is_instruct_pix2pix": result_is_instruct_pix2pix_model
    }

4.2 模型格式支持

WebUI 支持多种模型格式的保存：

1. ckpt 格式：传统的 PyTorch 检查点格式
2. safetensors 格式：更安全、更高效的张量存储格式

用户可以根据需要选择合适的格式，safetensors 格式具有更好的安全性，不会执行任意代码。

5. 最佳实践和注意事项

5.1 融合参数选择

1. 加权平均法：通常从 0.5 开始尝试，根据效果调整
2. 差值添加法：乘数通常在 0.3-0.8 范围内效果较好
3. 模型兼容性：确保参与融合的模型具有相似的结构

5.2 训练建议

1. 数据质量：训练数据的质量直接影响模型效果
2. 训练步数：避免过拟合，适时停止训练
3. 学习率：选择合适的学习率，通常较小
4. 正则化：使用适当的技术防止过拟合

5.3 性能优化

1. 显存管理：训练时合理分配显存资源
2. 批量大小：根据硬件配置选择合适的批量大小
3. 精度设置：在精度和性能间找到平衡

6. 总结

Stable Diffusion WebUI 的模型融合与训练机制为用户提供了强大的模型定制能力。通过直观的界面和多种算法选择，用户可以轻松地创造新的模型或根据特定需求训练个性化模型。

模型融合功能支持多种融合方法，能够处理不同类型的模型，同时还提供了元数据管理和格式转换等附加功能。训练系统涵盖了当前主流的轻量级微调方法，包括文本倒排、超网络和 Lora。

这些功能的实现体现了 WebUI 设计者对用户体验的重视，在保持功能强大的同时，尽可能降低了使用门槛。无论是专业研究人员还是业余爱好者，都能通过这些工具探索 Stable Diffusion 模型的更多可能性。

随着深度学习技术的发展，模型融合和训练方法也在不断演进。WebUI 作为一个开源项目，也在持续跟进这些新技术，为用户提供更先进、更便捷的功能。

参考资料

1. Stable Diffusion WebUI GitHub 仓库: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
2. Textual Inversion 论文: https://arxiv.org/abs/2208.01618
3. Lora 论文: https://arxiv.org/abs/2106.09685
4. Hypernetworks 论文: https://arxiv.org/abs/1609.09106
5. Safetensors 格式: https://github.com/huggingface/safetensors