ValueError: --caption_column‘ value ‘text‘ needs to be one of: image

最新推荐文章于 2025-05-15 13:03:12 发布
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文章标签： 图像生成 stable diffusion 深度学习
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使用diffusers在自己的数据集上进行训练报错，刚开始以为是自己的数据集格式不对，尝试了hugging face（datasets-image_load）中的各种数据格式都不行，网上搜索一圈，也没找到好的解决办法，最后死马当做活马医，尝试降低datasets版本（2.14.5=> 2.13.0），竟然凑效了。。。版本不兼容是真的难顶:(，很不容易debug，即便debug也没啥教育意义。。。希望给大家避坑

惊瑟
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ValueError: Please specify `target_modules` in `peft_config`解决方案
weixin_43178406的博客
04-27 4万+
本文主要介绍了ValueError: Please specify `target_modules` in `peft_config`解决方案，希望能对使用peft的同学们有所帮助。 在这里插入图片描述 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
ValueError: paged_adamw_32bit is not a valid OptimizerNames, please select one of [‘adamw_hf‘,]解决方案
weixin_43178406的博客
07-19 6万+
本文主要介绍了ValueError: paged_adamw_32bit is not a valid OptimizerNames, please select one of [‘adamw_hf’, ‘adamw_torch’, ‘adamw_torch_fused’, ‘adamw_torch_xla’, ‘adamw_apex_fused’, ‘adafactor’, ‘adamw_bnb_8bit’, ‘adamw_anyprecision’, ‘sgd’, ‘adagrad’]解决方案。
[mac系统]利用换行符查找替换^p 报错 --caption_column‘ calue ‘test‘ needs to be one of: image
计算机视觉
12-08 807
训练过程需要blip文件是metadata.json格式。测试过程需要的文件是txt格式。利用word查找替换。利用word查找替换。
Diffusers ControlNet SD自定义数据ValueError: `--caption_column` value ‘text‘ not found in dataset columns
qq_52625229的博客
04-21 308
但是该方法在我这里仍然不管用，于是我将自定义数据集的命名方法与 fill50k 数据集保持一致。网上寻找的方法大多采用降低版本的方法。
diffusers 源码待理解之处
qq_45692660的博客
01-03 1079
一、训练DreamBooth时，相关代码的细节小计**
kaggle notebook 处理临时脚本的方法
weixin_40467931的博客
06-05 532
#=写入项目临时代码 #注意代码前面加r ,防止转移的干扰 aaa=r''' #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 # Copyright 2023 The HuggingFace Inc. team. All rights reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the ...
LoRA6~Stable Diffusion
whaosoft143ai的博客
02-23 1467
LoRA 风格化的本质还是修改输出图片的分布，数据集的质量基本上决定了生成的质量，其他参数的影响不会很大（包括训练图片的文本标签）。SD 只是一个生成任意图片的模型。之后，为了获取两张图片的插值，我们可以对两张图片 DDIM Inversion 的初始隐变量及两个 LoRA 分别插值，用插值过的隐变量在插值过的 SD LoRA 上生成图片就能得到插值图片。我在几乎没有调试 LoRA 参数的情况下得到了这样的结果，可见虽然训练一个高质量的随机生成新画风的 LoRA 难度较高，但只是做风格迁移还是比较容易的。
Stable Diffusion安装与常见错误（+Lora使用）2023年最新安装教程
cycyc123的博客
02-22 5万+
帮你快速搭建Stable Diffusion（2023年版本）
解决报错ValueError: The current `device_map` had weights offloaded to the disk. Please provide an `offlo
m0_60657960的博客
05-28 2549
AutoModelForCausalLM.from_pretrained的参数中加上offload_folder="offload_folder"，将模型参数卸载到内存中，时间换空间，解决直接加载权重显存不足问题。（注：有cuda，因为装环境的时候cuda可能没有正确安装，不能直接gpu加载导致电脑运行大模型的模型文件时，没有找到gpu，电脑只能加载cpu导致内存不够）一种方法如果是你的电脑没有gpu。确保你电脑正确安装cuda。如果你的电脑有gpu。
使用LLaMA Factory微调时出现ValueError: Failed to convert pandas DataFrame to Arrow Table from file的解决方案
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weixin_43178406的博客
09-09 14万+
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pd.read_json时出现ValueError: Value is too big!的解决方案
weixin_43178406的博客
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本文主要介绍了pd.read_json时出现ValueError: Value is too big!的解决方案，希望能对使用pandas的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
python批量读取excel列中的图片
m0_74447710的博客
08-05 1281
使用python读取excel中的图片，批量读取，逐行读取
基于LoRA进行Stable Diffusion的微调
dzysunshine的博客
07-25 6938
微调时只需要使用以下命令运行 train_text_to_image_lora.py 文件即可。需要根据下载的路径文件地址对相应的参数进行修改，如。样本数据量为883，这里设置了train_batch_size为2，max_train_steps为7500，数据集一共883条样本，包含两个部分：image（图）和 text（文），如下图所示。也可以根据GPU资源调整相应的参数，如。显存占用约11个G，训练时长约8个小时左右。使用git clone命令下载数据集。
1、错误提示：Column name must be either a string or an array
awake720的博客
12-08 300
情景：当在插入数据库的时候报这个错误，大概率是因为你的数据库表没有自增长id值；在这个例子中，column_name 被修改为一个自增长列，并被定义为主键。
【diffusers】(二) scheduler介绍 & 代码解析
Lizhi_Tech的博客
10-19 1万+
距离上一次更新已经很久了hhh，刚换了工作，最近才有时间更新博客。ok接下来我们继续介绍diffusers中的模块，最重要的我觉得一定是，因为它这里面包含了扩散模型的基本原理，通过对代码的分析我们可以对论文中的公式有着更好的理解，同时scheduler也在DDPM的基础上优化了许多不同的版本，加深对这些scheduler的理解也可以帮助我们在实际选择scheduler时有更好的理论支持。
AI大模型学习十八、利用Dify+deepseekR1 +本地部署Stable Diffusion搭建 AI 图片生成应用
浪淘沙jkp的专栏
05-11 1467
本文介绍了如何利用Dify和StableDiffusion实现文生图工作流。Dify作为低代码AI开发平台，通过可视化编排和API快速集成，与StableDiffusion的高效文生图能力结合，降低了AI绘画开发门槛，加速创意落地。文章详细说明了安装Stable-Diffusion-WebUI的步骤，并提供了相关代码修改和资源下载地址。接着，文章描述了创建SD工具、应用，以及通过大模型将自然语言转换成SD提示词的过程，并展示了如何测试和生成图片。最后，文章强调了整个工作流的测试和输出变量的添加。
深入了解 Stable Diffusion：AI 图像生成的奥秘
qq_29768197的博客
05-09 808
AI 艺术与图像生成技术的兴起改变了我们创造和体验视觉内容的方式。在过去几年里，深度学习模型已经能够创造出令人惊叹的艺术作品，这些作品不仅模仿了人类艺术家的风格，甚至还能创造出前所未有的新风格。在这个领域，Stable Diffusion 模型因其高效性和高质量的图像生成能力而脱颖而出，成为 AI 生成内容（AIGC）领域的一个重要里程碑。
AI画图Stable Diffusion web UI学习笔记（中）
qq_33765205的博客
05-13 1096
我将继续记录如何使用Stable Diffusion进行画图，以贴合画图实际运用的方式记录学习笔记。
“DiT和Flux”与“Stable Diffusion”两种不同的生成模型范式
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vivi_cin的博客
05-15 359
Transformer通过旋转位置编码（RoPE）对位置信息进行编码，并应用多模态注意力机制（MMA），避免了数据压缩和放大过程中的丢失。：利用Transformer处理离散化的潜在表示，包括图像令牌和文本令牌，通过旋转位置编码对位置信息进行编码，然后应用多模态注意力机制进行去噪。：通过逐步添加噪声到初始输入信息中，模拟信息的扩散过程，再通过多次迭代逐渐去除噪声，最终得到清晰、准确的生成结果。：在细节处理和连贯性上表现更优，生成的图像质量更高，且在提示词遵循能力上更强。
lora训练 ValueError: --caption_column' value 'text' needs to be one of: image 出现这个错误怎么解决
09-18
出现这个 `ValueError` 错误，通常是在使用 LoRa（Long Range）技术进行某种机器学习模型训练，比如图像描述生成任务（captioning），`caption_column` 配置错误地指定了文本数据字段为 "text"，然而它期望的是与图像相关的列名，如 "image" 或者 "filename"。 解决这个问题需要检查以下几个步骤： 1. **确认数据结构**：确保你的训练数据集结构与模型预期相符。`caption_column` 应该是指向包含图像描述或标题的列，而非直接的文字内容。 2. **修改配置**：在配置文件或函数调用中，找到 `caption_column` 的设置部分，将其更正为实际的图像描述列名，例如 `"image_descriptions"` 或 `"caption"`。 3. **加载数据**：使用正确的函数或库读取数据，并指定对应的列作为描述列。例如，在某些框架中可能是 `ImageDataGenerator` 中的 `flow_from_directory()` 或 `load_data()`。 4. **验证列是否存在**：在开始训练之前，检查数据集中是否有正确的列存在，如果有误，需要调整数据预处理步骤。 ```python # 示例代码（假设数据集有'image_path'和'image_caption'两列） train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode=None, shuffle=True, # 将caption_column改为image_caption caption_column='image_caption' ) ``` 如果上述步骤都没问题，还是报错，那可能是数据预处理、编码或其他环境设置的问题，需要查看具体的API文档或报错堆栈信息以进一步排查。
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