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标题: “Datawhale X 魔搭” AI夏令营第四期：AIGC方向——Task2&Task3 [打印本页]
作者: 半亩花草    时间: 2024-9-16 12:32
标题: “Datawhale X 魔搭” AI夏令营第四期：AIGC方向——Task2&Task3
背景介绍

      AIGC技能

      AIGC(AI-Generated Content)是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技能方法，通过已有数据的学习和辨认，以适当的泛化能力生成相干内容的技能。例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。
     Deepfake技能

      Deepfake是一种利用人工智能技能生成的伪造媒体，特殊是视频和音频，它们看起来或听起来非常真实，但实际上是由盘算机生成的。这种技能通常涉及到深度学习算法，特殊是生成对抗网络（GANs），它们能够学习真实数据的特征，并生成新的、逼真的数据。
工具箱合集

     此次角逐内容是，参赛者需在可图Kolors 模型的基础上，基于LoRA模型生成 8 张图片构成连贯故事，故事内容可自定义，风格不限，同时要保证美感度及连贯性。 与之前活动差别的是，第二期CV图像方向任务是检测图像是否为Deepfake图像，而此次第四期AIGC方向的任务是基于模型生成AI图像。
      将教程中的常用链接如下，正常利用的条件是已经按要求完成相应的注册与申请算力资源。
Datawhale速通教程：Datawhale (linklearner.com)
AI云开辟平台（PAI-DSW）：我的Notebook · 魔搭社区 (modelscope.cn)
https://modelscope.cn/my/mynotebook/authorization
AI助教（通义千问）：
通义tongyi.ai_你的万能AI助手 (aliyun.com)
https://tongyi.aliyun.com/qianwen/魔搭模型库：
魔搭社区 (modelscope.cn)
https://modelscope.cn/models/create?template=text-to-image-lora角逐讨论区：可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛_魔搭社区
https://modelscope.cn/brand/view/Kolors?spm=a2c22.12281976.0.0.25381acbkEiZSp&branch=0&tree=11
Task2：baseline精读

     1、安装依赖包 

!pip install命令来安装Python 包，!pip uninstall命令用来卸载Python 包，
相干依赖包有：Data-Juicer 和 DiffSynth-Studio。
     2、数据集下载与预处理

从ModelScope加载一个名为lowres_anime的数据集，并保存图像到指定目次“/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/”。
将数据集中的图像转换为 RGB 模式，并保存到指定目次。
创建包罗图像路径和文本描述的元数据文件 metadata.jsonl。
编写并保存 data_juicer_config.yaml 设置文件，用于后续的数据过滤和处理。
      3、用Data-Juicer进行数据处理

利用 dj-process 命令根据设置文件对数据进行过滤和处理，生成 result.jsonl 文件。
读取 result.jsonl 文件中的数据，并将其转换为 Pandas DataFrame，然后保存为 CSV 文件，而且将图片保存到指定文件夹下。
     4、模型训练与图像生成

下载可图模型download_models(["Kolors", "SDXL-vae-fp16-fix"])。
在前面模型的基础上，执行可图Lora微调训练。
加载Lora微调后的模型。
设置正向提示词，反向提示词，执行次数，图片尺寸。
设置随机种子，控制图片是否可以重复生成，并将图像保存为 .jpg 文件。
     5、归并图像并保存

将生成的多个图像归并成一个大图像，并调整图片的大小。
ps：在terminal终端，复制epoch=0-step=500.ckpt模型文件，以及所有的jpg图像到指定位置output文件夹中：
  1. mkdir /mnt/workspace/kolors/output & cd
  2. cp /mnt/workspace/kolors/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch\=0-step\=500.ckpt /mnt/workspace/kolors/output/
  3. cp /mnt/workspace/kolors/*.jpg /mnt/workspace/kolors/output/
复制代码
另外一个快速保存多张图片的方法，点击光标之后按住Shift键，再点击光标，全部选中，再右键Download即可下载指定的文件。

baseline改进

     利用通义小助手，修改了自己的提示词，根据生成的图像进行改进，并输出为2行列4图像。
初遇
青年夫君笑脸可掬，手捧布匹，前来与女子生意业务，实则为了靠近她，商讨婚事。
相恋
女子翘首以盼，等候夫君归来，见到他时喜极而泣，两人重逢后欢声笑语不断。
婚姻
占卜显示吉祥，没有不利的预兆，夫君驾车欢迎，女子带着嫁妆，两人步入婚姻殿堂。
辛劳
女子三年来辛劳操持家务，从早忙到晚，没有一刻停歇，展现了她的勤奋和牺牲。
变化
夫君性格反复无常，对待女子的态度时好时坏，不再如从前般专一和温柔。
哀怨
女子静下心来反思这段关系，内心充满悲伤和自我怜悯，意识到自己的处境。
断交
女子下定决心，不再回头，面临夫君的背叛，她选择了放弃和决裂。
新生
女子告诫后来者不要沉溺于爱情，因为夫君可以轻易抽身，而女子一旦深陷此中，便难以自拔，暗示了她正迈向新的生活阶段，学会了独立和自我掩护。

Task3：实战优化

Part1.安装ComfyUI 插件

ComfyUI 是ComfyUI是一个功能强大、模块化水平高的AIGC图形和视频生成的用户界面和后台。在ComfyUI平台的前端页面上，用户可以基于节点/流程图的界面设计并执行AIGC文生图大概文生视频的pipeline。
他的核心模块由模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器。

Part2：Lora微调

  1. import os
  2. cmd = """
  3. 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
  4.   --pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择unet模型
  5.   --pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \ # 选择text_encoder
  6.   --pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择vae模型
  7.   --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
  8.   --lora_alpha 4.0 \ # 设置 LoRA 的 alpha 值，影响调整的强度
  9.   --dataset_path data/lora_dataset_processed \ # 指定数据集路径，用于训练模型
  10.   --output_path ./models \ # 指定输出路径，用于保存模型
  11.   --max_epochs 1 \ # 设置最大训练轮数为 1
  12.   --center_crop \ # 启用中心裁剪，这通常用于图像预处理
  13.   --use_gradient_checkpointing \ # 启用梯度检查点技术，以节省内存
  14.   --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
  15. """.strip()
  16. os.system(cmd) # 执行可图Lora训练   
复制代码
总结与心得

     ComfyUI是一款功能强大的AIGC（AI生成内容）平台，它通过直观的节点/流程图界面让非专业职员也能轻松构建复杂的AI生成工作流程。ComfyUI的核心优势在于其模块化设计，用户可以自由组合模型和处理步调，如模型加载器、提示词管理器、采样器和解码器，以顺应各种应用场景。此外，它的可视化界面简化了AI模型的明确和操作，多模型支持增强了应用范围，开放性和可扩展性则促进了社区创新。
     在实际应用中，ComfyUI可以用来微调模型，如利用LoRA技能对特定任务进行优化。例如，上述命令行展示了如何利用ComfyUI训练LoRA模型，通过指定预训练的UNet、文本编码器和VAE组件以及设置训练参数来实现。具体来说，UNet根据输入的噪声和文本条件生成图像；VAE将输入数据映射到潜在空间并从中采样生成新图像；文本编码器将文本转换为向量表示，与VAE生成的噪声一起输入到UNet中，指导图像生成过程。
     通过ComfyUI的学习和利用，我深刻体会到其在简化复杂AI生成任务方面的价值。即使是初学者，也能通过其直观的设计和丰富的文档快速上手，创造出高质量的内容。

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