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为什么要做模型微调
模型微调可以在现有模型的基础上让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。Stable Diffusion 模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。
下面是一个通用的微调过程的概述
准备数据集准备用于微调的数据集。这包括输入图像和相应的标签如果适用。确保数据集与您的微调任务相匹配并且具有足够的样本量和多样性。
选择模型选择要微调的 Stable Diffusion 模型。根据您的任务需求选择合适的预训练模型。您可以根据任务的复杂性和数据集的大小选择不同的模型规模。
冻结部分层可选根据您的需求决定是否冻结预训练模型的一部分层。通常您可以选择冻结模型的前几层以保留模型在基本特征上学到的知识而只微调顶层来适应新任务。
定义微调策略定义微调的训练策略包括学习率、优化器、损失函数等。您可以选择使用预训练模型的默认参数或根据任务的要求进行调整。
微调模型使用准备好的数据集和定义的微调策略对模型进行微调。通过多次迭代训练模型并根据验证集的性能进行调整。
评估模型在微调完成后使用测试集对模型进行评估并评估其在新任务上的性能。
调整和优化根据评估结果对微调过程进行调整和优化包括调整模型架构、超参数等。
在 Stable Diffusion 模型微调方面主要有四种方法Dreambooth、LoRALow-Rank Adaptation of Large Language Models、Textual Inversion和Hypernetworks。它们之间的区别如下
Textual Inversion Embedding这种方法实际上并没有修改原始的 Diffusion 模型而是通过深度学习找到了与你想要的图像特征一致的角色形象特征参数。它的本质是在微调时训练一个小模型该模型可以根据文本描述生成对应的图像。然而它并不能教会 Diffusion 模型渲染其没有见过的图像内容。
DreamboothDreambooth 是将输入的图像训练到 Stable Diffusion 模型中微调整个神经网络的所有层权重。它的本质是先复制了源模型然后在其基础上进行微调形成一个新模型。这种方法需要大量的显存来训练并且训练速度较慢。
LoRALoRA 也使用少量图片进行微调但它是训练单独的特定网络层的权重并将新的网络层插入到原始模型中。LoRA 生成的模型较小训练速度较快但它的效果会依赖于基础模型。
HypernetworksHypernetworks 与 LoRA 类似但它是一个单独的神经网络模型用于输出可以插入到原始 Diffusion 模型中的中间层。通过训练我们可以得到一个新的神经网络模型该模型能够向原始 Diffusion 模型中插入合适的中间层及对应的参数从而使输出图像与输入指令之间产生关联关系。
总的来说LoRA 是目前主流的训练方法因为它的训练时间和实用性较高。但根据任务的具体需求选择合适的微调方法非常重要。
