今天的任务是了解微调的基本原理，然后我们会对微调的各种参数有一个更加清楚的了解，来实现一个更好的效果，并且在这个Task中会给大家介绍一下文生图的工作流平台工具ComfyUI，来实现一个更加高度定制的文生图。
Part1：工具初探一ComfyUI应用场景探索
1.认识ComfyUI
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。
2.ComfyUI核心模块
核心模块由模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器。模型加载器：Load Checkpoint用于加载基础的模型文件，包含了Model、CLIP、VAE三部分。CLIP模块将文本类型的输入变为模型可以理解的latent space embedding作为模型的输入。解码器：VAE模块的作用是将Latent space中的embedding解码为像素级别的图像。采样器：用于控制模型生成图像，不同的采样取值会影响最终输出图像的质量和多样性。采样器可以调节生成过程的速度和质量之间的平衡。
采样器中的一些参数：
Stable Diffusion的基本原理是通过降噪的方式（如完全的噪声图像），将一个原本的噪声信号变为无噪声的信号（如人可以理解的图像）。其中的降噪过程涉及到多次的采样。采样的系数在KSampler中配置：
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seed：控制噪声产生的随机种子
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control_after_generate：控制seed在每次生成后的变化
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steps：降噪的迭代步数，越多则信号越精准，相对的生成时间也越长
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cfg：classifier free guidance决定了prompt对于最终生成图像的影响有多大。更高的值代表更多地展现prompt中的描述。
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denoise: 多少内容会被噪声覆盖 sampler_name、scheduler：降噪参数。
3.ComfyUI图片生成流程
4.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。
5.安装ComfyUI
我们依旧选择使用魔搭社区提供的Notebook和免费的GPU算力体验来体验ComfyUI。
点击查看Notebook跳转到阿里云。
5.1.下载脚本代码文件
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/ 
粘贴代码，下载文件。
5.2进入ComfyUI的安装文件
下载时间可能有点久，要耐心等待一会儿。
5.3进入预览界面
文件运行最后会出现上面的链接，复制红框中的链接到浏览器中打开。
6.浅尝ComfyUI工作流
将安装好的工作流脚本加载到ComfyUI中。
Part2:LoRA微调
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。
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。
LoRA微调的优势如下：
1.task2中的代码微调
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 2.参数详情表
3.UNet、VAE和文本编码器的协作关系
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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。
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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。
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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。
Part3.如何准备一个高质量数据集
当我们进行图片生成相关的工作时，选择合适的数据集是非常重要的。如何找到适合自己的数据集呢，这里给大家整理了一些重要的参考维度，希望可以帮助你快速找到适合的数据集：
1.明确自己的需求和目标
2.数据集来源整理
| 来源类型 | 推荐 |
| 公开的数据平台 | 魔搭社区内开放了近3000个数据集，涉及文本、图像、音频、视频和多模态等多种场景，左侧有标签栏帮助快速导览，大家可以看看有没有自己需要的数据集。
其他数据平台推荐：
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| 使用API或爬虫获取 | 1.如果需要特定类型的内容，可以利用API从图库网站抓取图片，如Unsplash、Pexels等。 2.使用网络爬虫技术从互联网上抓取图片，但需要注意版权问题。 |
| 数据合成 | 利用现有的图形引擎（如Unity、Unreal Engine）或特定软件生成合成数据，这在训练某些类型的模型时非常有用。 最近Datawhale联合阿里云天池，做了一整套多模态大模型数据合成的学习，欢迎大家一起交流。从零入门多模态大模型数据合成 |
| 数据增强 | 对于较小的数据集，可以通过旋转、翻转、缩放、颜色变换等方式进行数据增强。 |
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