Datawhale X 魔搭 AI夏令营”

part1：工具初探一ComfyUI应用场景探索

1.了解 comfyul

GUI 是 "Graphical User Interface"（图形用户界面）的缩写。简单来说，GUI 就是你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。

认识核心模块包含  模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器

生成流程

1. 2.20分钟速通安装ComfyUI    

2. 下载并安装comfyul    在task1 完成lora微调

   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/

一键执行并预览

1. 浅尝ComfyUI工作流

尝试两种模型带Lora与不带Lora

Part2：Lora微调

1.Lora简介  LoRA (Low-Rank Adaptation) 微调是一种用于在预训练模型上进行高效微调的技术。它可以通过高效且灵活的方式实现模型的个性化调整，使其能够适应特定的任务或领域，同时保持良好的泛化能力和较低的资源消耗。这对于推动大规模预训练模型的实际应用至关重要。

微调原理 

通俗易懂理解全量微调和LoRA微调_哔哩哔哩_bilibili

2.Lora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

1. UNet、VAE和文本编码器的协作关系

• UNet：负责根据输入的噪声和文本条件生成图像。在Stable Diffusion模型中，UNet接收由VAE编码器产生的噪声和文本编码器转换的文本向量作为输入，并预测去噪后的噪声，从而生成与文本描述相符的图像

• VAE：生成模型，用于将输入数据映射到潜在空间，并从中采样以生成新图像。在Stable Diffusion中，VAE编码器首先生成带有噪声的潜在表示，这些表示随后与文本条件一起输入到UNet中

• 文本编码器：将文本输入转换为模型可以理解的向量表示。在Stable Diffusion模型中，文本编码器使用CLIP模型将文本提示转换为向量，这些向量与VAE生成的噪声一起输入到UNet中，指导图像的生成过程