Wuerstchen

Wuerstchen 模型通过将潜在空间压缩 42 倍，在不影响图像质量的情况下大幅降低计算成本并加速推理。在训练过程中，Wuerstchen 使用两个模型（VQGAN + 自动编码器）来压缩潜在表示，然后第三个模型（文本条件潜在扩散模型）在这个高度压缩的空间上进行条件化以生成图像。

为了将先验模型放入 GPU 内存并加速训练，尝试分别启用 gradient_accumulation_steps、gradient_checkpointing 和 mixed_precision。

本指南探讨 train_text_to_image_prior.py 脚本，帮助您更熟悉它，以及如何根据您的用例进行适配。

在运行脚本之前，请确保从源代码安装库：

git clone https://github.com/huggingface/diffusers
cd diffusers
pip install .

然后导航到包含训练脚本的示例文件夹，并安装脚本所需的依赖项：

cd examples/wuerstchen/text_to_image
pip install -r requirements.txt

🤗 Accelerate 是一个帮助您在多个 GPU/TPU 上或使用混合精度进行训练的库。它会根据您的硬件和环境自动配置训练设置。查看 🤗 Accelerate 快速入门以了解更多信息。

初始化一个 🤗 Accelerate 环境：

accelerate config

要设置一个默认的 🤗 Accelerate 环境而不选择任何配置：

accelerate config default

或者，如果您的环境不支持交互式 shell，例如笔记本，您可以使用：

from accelerate.utils import write_basic_config

write_basic_config()

最后，如果您想在自己的数据集上训练模型，请查看创建训练数据集指南，了解如何创建与训练脚本兼容的数据集。

以下部分重点介绍了训练脚本中对于理解如何修改它很重要的部分，但并未涵盖脚本的详细信息。如果您有兴趣了解更多，请随时阅读脚本，并告诉我们您是否有任何问题或疑虑。

脚本参数

训练脚本提供了许多参数来帮助您自定义训练运行。所有参数及其描述都可以在 parse_args() 函数中找到。它为每个参数提供了默认值，例如训练批次大小和学习率，但如果您愿意，也可以在训练命令中设置自己的值。

例如，要使用 fp16 格式的混合精度加速训练，请在训练命令中添加 --mixed_precision 参数：

accelerate launch train_text_to_image_prior.py \
  --mixed_precision="fp16"

大多数参数与文本到图像训练指南中的参数相同，因此让我们直接深入 Wuerstchen 训练脚本！

训练脚本

训练脚本也与文本到图像训练指南类似，但已修改以支持 Wuerstchen。本指南重点介绍 Wuerstchen 训练脚本中独特的代码。

main() 函数首先初始化图像编码器 - 一个 EfficientNet - 以及通常的调度器和分词器。

with ContextManagers(deepspeed_zero_init_disabled_context_manager()):
    pretrained_checkpoint_file = hf_hub_download("dome272/wuerstchen", filename="model_v2_stage_b.pt")
    state_dict = torch.load(pretrained_checkpoint_file, map_location="cpu")
    image_encoder = EfficientNetEncoder()
    image_encoder.load_state_dict(state_dict["effnet_state_dict"])
    image_encoder.eval()

您还将加载 WuerstchenPrior 模型以进行优化。

prior = WuerstchenPrior.from_pretrained(args.pretrained_prior_model_name_or_path, subfolder="prior")

optimizer = optimizer_cls(
    prior.parameters(),
    lr=args.learning_rate,
    betas=(args.adam_beta1, args.adam_beta2),
    weight_decay=args.adam_weight_decay,
    eps=args.adam_epsilon,
)

接下来，您将对图像应用一些 transforms 并对标题进行 tokenize：

def preprocess_train(examples):
    images = [image.conver
t("RGB") for image in examples[image_column]]
    examples["effnet_pixel_values"] = [effnet_transforms(image) for image in images]
    examples["text_input_ids"], examples["text_mask"] = tokenize_captions(examples)
    return examples

最后，训练循环处理使用EfficientNetEncoder将图像压缩到潜在空间，向潜在表示添加噪声，并使用WuerstchenPrior模型预测噪声残差。

pred_noise = prior(noisy_latents, timesteps, prompt_embeds)

如果您想了解更多关于训练循环的工作原理，请查看理解管道、模型和调度器教程，该教程分解了去噪过程的基本模式。

启动脚本

一旦您完成了所有更改或对默认配置满意，就可以启动训练脚本了！🚀

设置DATASET_NAME环境变量为Hub中的数据集名称。本指南使用Naruto BLIP captions数据集，但您也可以创建和训练自己的数据集（参见创建用于训练的数据集指南）。

要使用Weights & Biases监控训练进度，请在训练命令中添加--report_to=wandb参数。您还需要在训练命令中添加--validation_prompt以跟踪结果。这对于调试模型和查看中间结果非常有用。

export DATASET_NAME="lambdalabs/naruto-blip-captions"

accelerate launch  train_text_to_image_prior.py \
  --mixed_precision="fp16" \
  --dataset_name=$DATASET_NAME \
  --resolution=768 \
  --train_batch_size=4 \
  --gradient_accumulation_steps=4 \
  --gradient_checkpointing \
  --dataloader_num_workers=4 \
  --max_train_steps=15000 \
  --learning_rate=1e-05 \
  --max_grad_norm=1 \
  --checkpoints_total_limit=3 \
  --lr_scheduler="constant" \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --validation_prompts="A robot naruto, 4k photo" \
  --report_to="wandb" \
  --push_to_hub \
  --output_dir="wuerstchen-prior-naruto-model"

训练完成后，您可以使用新训练的模型进行推理！

import torch
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
from diffusers.pipelines.wuerstchen import DEFAULT_STAGE_C_TIMESTEPS

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("path/to/saved/model", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

caption = "A cute bird naruto holding a shield"
images = pipeline(
    caption,
    width=1024,
    height=1536,
    prior_timesteps=DEFAULT_STAGE_C_TIMESTEPS,
    prior_guidance_scale=4.0,
    num_images_per_prompt=2,
).images

下一步

恭喜您训练了一个Wuerstchen模型！要了解更多关于如何使用您的新模型的信息，请参以下内容可能有所帮助：

查看 Wuerstchen API 文档，了解更多关于如何使用该管道进行文本到图像生成及其限制的信息。

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脚本参数

训练脚本

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