一、引言：什么是文生图大模型

文生图（Text-to-Image）大模型是人工智能领域近年来最令人瞩目的突破之一。这类模型能够理解人类的自然语言描述，并据此生成高质量、富有创意的图像。从2022年Stable Diffusion开源以来，文生图技术经历了爆发式的发展，如今已经广泛应用于艺术创作、广告设计、游戏开发、影视制作等众多领域。

当我们谈论"训练自己的文生图模型"时，实际上存在两条截然不同的路径：预训练（Pre-training）和后训练（Post-training）。预训练是指从随机初始化的模型权重开始，使用海量数据（通常需要数亿张图片）从零开始训练整个模型。这种方式需要巨大的计算资源，例如Stable Diffusion的预训练使用了256块A100 GPU训练了数周时间，成本高达数百万美元，这对于个人开发者或小团队来说几乎是不可能完成的任务。

相比之下，后训练（Post-training）是一种更加务实和高效的方法。它基于已经预训练好的模型，通过微调（Fine-tuning）技术，让模型学习新的风格、概念或能力。这种方法只需要少量数据（几十到几千张图片），使用消费级显卡（如RTX 3090或RTX 4090）就能在数小时到数天内完成训练。本指南将专注于后训练技术，帮助你以最小的成本创建属于自己的专属文生图模型。

二、核心概念深度解析

2.1 预训练与后训练的本质区别

要理解后训练的价值，我们首先需要了解预训练模型的本质。一个预训练好的文生图模型（如Stable Diffusion XL）已经从海量的图文数据中学习到了丰富的视觉知识：它理解什么是"猫"、什么是"日落"、什么是"油画风格"。这些通用知识被编码在模型的数十亿个参数中。

后训练的核心思想是：我们不需要重新教会模型所有的视觉知识，只需要在已有知识的基础上，教会它一些新的、特定的内容。这就像一个已经学会绘画基础的艺术家，只需要短期学习就能掌握一种新的绘画风格，而不需要从握笔开始重新学起。

2.2 扩散模型的工作原理

在深入后训练技术之前，有必要简要理解扩散模型（Diffusion Model）的工作原理，因为这直接关系到我们如何设计训练策略。

扩散模型的训练过程可以概括为两个阶段：

前向过程（Forward Process）：逐步向一张清晰的图片添加高斯噪声，直到它变成完全的随机噪声。这个过程是确定性的，不需要学习。

反向过程（Reverse Process）：训练一个神经网络（在Stable Diffusion中是UNet或DiT架构），学习如何从噪声中逐步恢复出原始图片。模型的任务是预测每一步应该去除的噪声。

训练的核心就是让模型学会"去噪"。在后训练中，我们利用特定风格或主题的图片，让模型学习这些特定内容的"去噪模式"，从而使其能够生成类似风格或主题的新图片。

三、后训练技术全景图

后训练技术经过近两年的快速发展，已经形成了一个丰富的技术生态。不同的技术适用于不同的场景，选择正确的技术路线是成功的关键。

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后训练方法 ├── 1. 全参数微调 (Full Fine-tuning) │   └── 更新所有参数，需要较多显存和数据 │ ├── 2. 参数高效微调 (PEFT) │   ├── LoRA (Low-Rank Adaptation) │   ├── LoHa / LoCon │   └── Adapter │ ├── 3. 个性化定制 │   ├── DreamBooth (学习新概念/人物) │   ├── Textual Inversion (学习新词嵌入) │   └── Custom Diffusion │ ├── 4. 条件控制训练 │   ├── ControlNet (姿态/边缘/深度控制) │   ├── T2I-Adapter │   └── IP-Adapter (图像提示) │ └── 5. 对齐优化     ├── RLHF (人类反馈强化学习)     ├── DPO (直接偏好优化)     └── ReFL (奖励反馈学习)

3.1 全参数微调（Full Fine-tuning）

全参数微调是最直接的后训练方法：加载预训练模型的所有权重，然后在新数据集上继续训练，更新所有参数。这种方法的优点是理论上能够实现最大程度的定制化，模型可以完全适应新的数据分布。

然而，全参数微调也存在显著的缺点。首先，它需要大量的显存，因为需要存储所有参数的梯度和优化器状态。对于SDXL这样拥有26亿参数的模型，全参数微调通常需要至少40GB显存。其次，全参数微调容易导致"灾难性遗忘"（Catastrophic Forgetting），即模型在学习新知识的同时忘记了原有的通用能力。最后，全参数微调产生的模型文件很大，不便于分享和部署。

3.2 LoRA：参数高效微调的明星技术

LoRA（Low-Rank Adaptation）是目前最流行的后训练技术，它巧妙地解决了全参数微调的诸多问题。LoRA的核心思想基于一个关键观察：在微调过程中，模型权重的变化往往是低秩的，即可以用两个小矩阵的乘积来近似。

具体来说，对于原始模型中的一个权重矩阵 W（维度为 d × k），LoRA不直接修改W，而是添加一个旁路：ΔW = A × B，其中A的维度是 d × r，B的维度是 r × k，r（称为秩）远小于d和k。这样，需要训练的参数数量从 d × k 大幅降低到 (d + k) × r。

LoRA的优势包括：

• 显存效率高：只需要存储和更新少量参数，8GB显存即可训练SDXL

• 训练速度快：参数量少意味着计算量小，训练更快

• 模型文件小：典型的LoRA文件只有几十MB，便于分享

• 可组合性强：多个LoRA可以叠加使用，实现风格混合

• 保留原始能力：原始权重不变，不会灾难性遗忘

3.3 DreamBooth：个性化定制的利器

DreamBooth是Google在2022年提出的技术，专门用于教会模型识别和生成特定的人物、物体或概念。与LoRA侧重于学习整体风格不同，DreamBooth更适合学习具体的实例。

DreamBooth的工作原理是将新概念与一个稀有的"触发词"（如"sks"）绑定。通过在少量包含该概念的图片上训练，模型学会将这个触发词与特定的视觉特征关联起来。之后，只要在提示词中包含这个触发词，模型就能生成包含该概念的图片。

DreamBooth特别适合以下场景：

• 创建个人或名人的AI肖像

• 学习特定产品的外观

• 定制宠物或角色形象

3.4 ControlNet：精确控制生成过程

ControlNet是一种条件控制技术，它不改变模型的基础生成能力，而是增加了额外的控制信号输入。通过ControlNet，用户可以使用边缘图、深度图、姿态骨架等作为生成的引导条件，实现对生成结果的精确控制。

ControlNet的架构设计非常巧妙：它复制了原始UNet的编码器部分，用于处理控制信号，然后将处理后的特征通过"零卷积"层注入到原始UNet中。这种设计既保留了原始模型的能力，又能有效融入控制信息。

四、环境准备详解

4.1 硬件需求分析

选择合适的硬件是成功训练的基础。下表详细列出了不同训练方法的硬件需求：

需要特别说明的是，显存不足时可以通过以下技术来降低需求：

• 梯度检查点（Gradient Checkpointing）：以计算时间换显存空间

• 混合精度训练（FP16/BF16）：使用半精度浮点数

• 8bit优化器：如bitsandbytes的AdamW8bit

• 梯度累积：减小批量大小，累积多步梯度

4.2 软件环境搭建

一个稳定的软件环境是训练成功的保障。以下是详细的环境配置步骤：

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# 创建独立的虚拟环境，避免依赖冲突 conda create -n diffusion python=3.10 conda activate diffusion # 安装PyTorch（根据CUDA版本选择） # CUDA 11.8 pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CUDA 12.1 pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 安装Hugging Face生态核心库 pip install diffusers transformers accelerate # 安装数据处理和监控工具 pip install datasets wandb tensorboard # 安装显存优化库 pip install bitsandbytes  # 8bit优化器 pip install xformers      # 高效注意力实现 # 克隆训练工具 git clone https://github.com/huggingface/diffusers git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts  # 社区最成熟的训练工具

环境配置完成后，建议运行以下代码验证安装是否正确：

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import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"GPU型号: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"显存大小: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9:.1f} GB") from diffusers import StableDiffusionXLPipeline print("Diffusers导入成功!")

五、选择基础模型

选择合适的基础模型是后训练的第一个重要决策。目前主流的开源文生图模型各有特点：

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# 主流开源基础模型对比分析 BASE_MODELS = {     "SD 1.5": {         "repo": "runwayml/stable-diffusion-v1-5",         "resolution": 512,         "params": "860M UNet",         "pros": "生态成熟,资源丰富,显存需求低",         "cons": "分辨率低,细节表现一般",         "适用场景": "入门学习,资源受限环境"     },     "SDXL": {         "repo": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",         "resolution": 1024,         "params": "2.6B UNet",         "pros": "质量高,细节好,社区活跃",         "cons": "显存需求较大",         "适用场景": "主流生产环境,高质量需求"     },     "SD 3 Medium": {         "repo": "stabilityai/stable-diffusion-3-medium",         "resolution": 1024,         "params": "2B MMDiT",         "pros": "文字渲染能力强,构图理解好",         "cons": "需要申请许可,生态尚不成熟",         "适用场景": "需要准确文字渲染的场景"     },     "Flux.1-dev": {         "repo": "black-forest-labs/FLUX.1-dev",         "resolution": 1024,         "params": "12B",         "pros": "当前开源SOTA,细节惊人",         "cons": "资源需求高,训练工具不完善",         "适用场景": "追求极致质量,资源充足"     } }

对于初学者，我强烈建议从SDXL开始。它在质量、资源需求和生态成熟度之间达到了最佳平衡。SD 1.5虽然资源需求更低，但其512分辨率在当前已经显得过时。Flux虽然质量最好，但其12B的参数量对训练资源要求极高，且社区工具支持尚不完善。

六、数据集准备：成功的关键

数据集的质量直接决定了训练效果。"垃圾进，垃圾出"（Garbage In, Garbage Out）在机器学习中是永恒的真理。一个精心准备的小数据集，往往比一个粗糙的大数据集效果更好。

6.1 数据收集原则

数量要求：不同的训练目标需要不同数量的数据：

• 风格LoRA：50-200张高质量图片

• 人物DreamBooth：5-20张清晰照片

• 概念学习：20-50张包含该概念的图片

• 全参数微调：1000张以上

质量要求：

• 分辨率至少达到训练目标分辨率（如SDXL需要1024x1024）

• 图片清晰，无模糊、噪点或压缩伪影

• 主题明确，避免过于杂乱的背景

• 风格一致（如果目标是学习特定风格）

多样性要求：

• 包含不同的角度、光照条件

• 涵盖概念的不同变体

• 避免过于重复的构图

6.2 数据处理流程

以下是一个完整的数据处理流程，包括图片预处理和自动标注：

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import os from PIL import Image from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration import torch class DatasetPreparer:     """     数据集准备工具类          功能：     1. 图片尺寸调整和质量优化     2. 自动生成图片描述（caption）     3. 数据集格式整理     """          def __init__(self, image_dir, output_dir, target_size=1024):         """         初始化数据集准备器                  Args:             image_dir: 原始图片目录             output_dir: 处理后的输出目录             target_size: 目标图片尺寸         """         self.image_dir = image_dir         self.output_dir = output_dir         self.target_size = target_size                  # 加载自动标注模型BLIP         # BLIP是一个强大的图像描述模型，能够生成准确的图片描述         print("正在加载图像描述模型...")         self.processor = BlipProcessor.from_pretrained(             "Salesforce/blip-image-captioning-large"         )         self.captioner = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained(             "Salesforce/blip-image-captioning-large"         ).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")         print("模型加载完成!")          def process_all_images(self):         """处理目录下的所有图片"""         os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)                  # 支持的图片格式         supported_formats = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp', '.bmp')         image_files = [f for f in os.listdir(self.image_dir)                         if f.lower().endswith(supported_formats)]                  print(f"发现 {len(image_files)} 张图片待处理")                  for idx, img_name in enumerate(image_files):             print(f"处理中: [{idx+1}/{len(image_files)}] {img_name}")                          img_path = os.path.join(self.image_dir, img_name)                          try:                 # 加载并处理图片                 image = Image.open(img_path).convert("RGB")                                  # 1. 调整尺寸                 image = self.resize_image(image)                                  # 2. 生成描述                 caption = self.generate_caption(image)                                  # 3. 保存结果                 base_name = os.path.splitext(img_name)[0]                 image.save(os.path.join(self.output_dir, f"{base_name}.png"),                            quality=95)                                  with open(os.path.join(self.output_dir, f"{base_name}.txt"),                           'w', encoding='utf-8') as f:                     f.write(caption)                                  print(f"  描述: {caption[:50]}...")                              except Exception as e:                 print(f"  处理失败: {e}")                  print(f"\n处理完成! 输出目录: {self.output_dir}")          def resize_image(self, image):         """         等比例缩放图片                  保持图片比例，将最长边缩放到目标尺寸         同时确保尺寸是64的倍数（扩散模型的要求）         """         w, h = image.size                  # 计算缩放比例         ratio = self.target_size / max(w, h)         new_w = int(w * ratio)         new_h = int(h * ratio)                  # 确保是64的倍数（VAE编码要求）         new_w = (new_w // 64) * 64         new_h = (new_h // 64) * 64                  # 使用高质量的Lanczos重采样         return image.resize((new_w, new_h), Image.LANCZOS)          def generate_caption(self, image):         """         使用BLIP模型生成图片描述                  这是自动标注的核心功能，生成的描述将作为训练时的文本条件         """         device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"                  # 预处理图片         inputs = self.processor(image, return_tensors="pt").to(device)                  # 生成描述         with torch.no_grad():             output = self.captioner.generate(                 **inputs,                  max_length=75,      # 限制长度，避免过长                 num_beams=5,        # 使用束搜索提高质量                 early_stopping=True             )                  caption = self.processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)         return caption # 使用示例 if __name__ == "__main__":     preparer = DatasetPreparer(         image_dir="./raw_images",      # 原始图片目录         output_dir="./processed_dataset",  # 输出目录         target_size=1024               # SDXL需要1024分辨率     )     preparer.process_all_images()

6.3 Caption优化技巧

自动生成的caption通常需要手动优化以获得更好的训练效果。以下是一些实用的优化建议：

1. 添加触发词：在caption开头添加一个独特的触发词，便于后续调用

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# 原始: a beautiful sunset over mountains # 优化: my_style, a beautiful sunset over mountains

2. 增加细节描述：补充风格、质量等关键词

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# 优化后: my_style, a beautiful sunset over mountains,  #         golden hour lighting, vibrant colors,  #         professional photography, 8k uhd

3. 使用标签式描述：对于动漫风格，标签式描述效果更好

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# 标签式: 1girl, solo, long hair, blue eyes, school uniform,  #         standing, smile, looking at viewer, outdoor

6.4 数据集目录结构

处理完成后，你的数据集应该呈现如下结构：

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processed_dataset/ ├── image_001.png ├── image_001.txt      # "a beautiful sunset over mountains, orange sky, ..." ├── image_002.png   ├── image_002.txt      # "portrait of a woman, professional photo, ..." ├── image_003.png ├── image_003.txt └── ...

每张图片都有一个同名的txt文件，包含对应的文字描述。这是大多数训练工具（包括Kohya_ss和diffusers）所采用的标准格式。

七、LoRA训练实战

LoRA是目前最受欢迎的后训练方法，它在效果和效率之间达到了极佳的平衡。以下是一个完整的SDXL LoRA训练代码实现，包含详细的注释说明：

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# train_lora.py """ SDXL LoRA训练脚本 本脚本实现了完整的LoRA训练流程，包括： 1. 模型加载和LoRA配置 2. 数据集处理 3. 训练循环 4. 检查点保存 使用方法:     python train_lora.py 注意事项:     - 确保有足够的显存（建议12GB+）     - 数据集目录应包含.png图片和对应的.txt描述文件 """ import torch import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, DDPMScheduler from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer, CLIPTextModelWithProjection from peft import LoraConfig, get_peft_model from PIL import Image import numpy as np import os from tqdm import tqdm class TextImageDataset(Dataset):     """     文本-图像配对数据集          读取指定目录下的图片和对应的文本描述文件，     将它们组织成训练所需的格式。     """          def __init__(self, data_dir, tokenizer, tokenizer_2, size=1024):         self.data_dir = data_dir         self.tokenizer = tokenizer         self.tokenizer_2 = tokenizer_2         self.size = size                  # 收集所有图片文件         self.images = [f for f in os.listdir(data_dir)                         if f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))]                  print(f"数据集加载完成，共 {len(self.images)} 张图片")          def __len__(self):         return len(self.images)          def __getitem__(self, idx):         img_name = self.images[idx]         img_path = os.path.join(self.data_dir, img_name)                  # 对应的文本文件         txt_name = os.path.splitext(img_name)[0] + '.txt'         txt_path = os.path.join(self.data_dir, txt_name)                  # 加载并预处理图片         image = Image.open(img_path).convert("RGB")         image = image.resize((self.size, self.size), Image.LANCZOS)                  # 转换为tensor并归一化到[-1, 1]         image = np.array(image).astype(np.float32)         image = (image / 127.5) - 1.0         image = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1)                  # 加载文本描述         with open(txt_path, 'r', encoding='utf-8') as f:             text = f.read().strip()                  return {"image": image, "text": text} def train_lora():     """主训练函数"""          # ==================== 配置参数 ====================     config = {         # 模型配置         "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",                  # 数据配置         "data_dir": "./processed_dataset",         "resolution": 1024,                  # 输出配置         "output_dir": "./lora_output",                  # LoRA配置         "lora_rank": 32,          # LoRA秩，越大表达能力越强，但也越容易过拟合         "lora_alpha": 32,         # LoRA缩放因子，通常设为与rank相同                  # 训练配置         "learning_rate": 1e-4,    # 学习率，LoRA通常使用1e-4到5e-5         "batch_size": 1,          # 批量大小，显存不足时设为1         "gradient_accumulation_steps": 4,  # 梯度累积步数，等效增大批量         "num_epochs": 100,        # 训练轮数         "save_every": 500,        # 每多少步保存一次                  # 其他配置         "seed": 42,         "mixed_precision": "fp16",  # 混合精度训练     }          # 设置随机种子以确保可复现性     torch.manual_seed(config["seed"])          # ==================== 加载模型组件 ====================     print("正在加载模型组件...")          # 加载分词器（SDXL使用两个CLIP文本编码器）     tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="tokenizer"     )     tokenizer_2 = CLIPTokenizer.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="tokenizer_2"     )          # 加载文本编码器     text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="text_encoder"     )     text_encoder_2 = CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="text_encoder_2"     )          # 加载VAE（变分自编码器，用于图片编解码）     vae = AutoencoderKL.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="vae"     )          # 加载UNet（扩散模型的核心）     unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="unet"     )          # 加载噪声调度器     noise_scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="scheduler"     )          print("模型加载完成!")          # ==================== 配置LoRA ====================     # 冻结不需要训练的组件     vae.requires_grad_(False)     text_encoder.requires_grad_(False)     text_encoder_2.requires_grad_(False)          # 定义LoRA配置     # target_modules指定要应用LoRA的层     lora_config = LoraConfig(         r=config["lora_rank"],         lora_alpha=config["lora_alpha"],         init_lora_weights="gaussian",         target_modules=[             # Attention层             "to_k", "to_q", "to_v", "to_out.0",             # 投影层             "proj_in", "proj_out",             # 前馈网络             "ff.net.0.proj", "ff.net.2",         ],     )          # 将LoRA应用到UNet     unet = get_peft_model(unet, lora_config)          # 打印可训练参数信息     unet.print_trainable_parameters()     # 输出类似: trainable params: 28,311,552 || all params: 2,567,979,012 || trainable%: 1.10%          # ==================== 移动到GPU ====================     device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"     dtype = torch.float16 if config["mixed_precision"] == "fp16" else torch.float32          unet.to(device, dtype=dtype)     vae.to(device, dtype=dtype)     text_encoder.to(device, dtype=dtype)     text_encoder_2.to(device, dtype=dtype)          # ==================== 准备数据集 ====================     dataset = TextImageDataset(         config["data_dir"],          tokenizer,          tokenizer_2,         size=config["resolution"]     )          dataloader = DataLoader(         dataset,          batch_size=config["batch_size"],          shuffle=True,         num_workers=2,         pin_memory=True     )          # ==================== 配置优化器 ====================     optimizer = torch.optim.AdamW(         unet.parameters(),         lr=config["learning_rate"],         betas=(0.9, 0.999),         weight_decay=1e-2,         eps=1e-8     )          # 学习率调度器（可选，这里使用余弦退火）     from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR     total_steps = len(dataloader) * config["num_epochs"]     scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=total_steps, eta_min=1e-6)          # ==================== 训练循环 ====================     os.makedirs(config["output_dir"], exist_ok=True)     global_step = 0          print("开始训练...")          for epoch in range(config["num_epochs"]):         unet.train()         epoch_loss = 0.0                  progress_bar = tqdm(dataloader, desc=f"Epoch {epoch+1}/{config['num_epochs']}")                  for batch in progress_bar:             # ---------- 1. 编码图片到潜空间 ----------             with torch.no_grad():                 # VAE将512x512的图片编码为64x64的潜在表示                 pixel_values = batch["image"].to(device, dtype=dtype)                 latents = vae.encode(pixel_values).latent_dist.sample()                 latents = latents * vae.config.scaling_factor                          # ---------- 2. 编码文本 ----------             with torch.no_grad():                 # 第一个文本编码器                 text_input_ids = tokenizer(                     batch["text"],                     padding="max_length",                     max_length=77,                     truncation=True,                     return_tensors="pt"                 ).input_ids.to(device)                                  encoder_hidden_states_1 = text_encoder(                     text_input_ids, output_hidden_states=True                 ).hidden_states[-2]                                  # 第二个文本编码器                 text_input_ids_2 = tokenizer_2(                     batch["text"],                     padding="max_length",                     max_length=77,                     truncation=True,                     return_tensors="pt"                 ).input_ids.to(device)                                  encoder_output_2 = text_encoder_2(                     text_input_ids_2, output_hidden_states=True                 )                 encoder_hidden_states_2 = encoder_output_2.hidden_states[-2]                 pooled_prompt_embeds = encoder_output_2.text_embeds                                  # SDXL需要concatenate两个编码器的输出                 encoder_hidden_states = torch.cat(                     [encoder_hidden_states_1, encoder_hidden_states_2], dim=-1                 )                          # ---------- 3. 添加噪声 ----------             # 采样随机噪声             noise = torch.randn_like(latents)                          # 采样随机时间步             bsz = latents.shape[0]             timesteps = torch.randint(                 0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps,                 (bsz,), device=device             ).long()                          # 根据时间步添加噪声             noisy_latents = noise_scheduler.add_noise(latents, noise, timesteps)                          # ---------- 4. SDXL额外条件 ----------             # 准备SDXL需要的额外嵌入             add_time_ids = torch.tensor([                 [config["resolution"], config["resolution"], 0, 0,                   config["resolution"], config["resolution"]]             ], device=device).repeat(bsz, 1)                          added_cond_kwargs = {                 "text_embeds": pooled_prompt_embeds,                 "time_ids": add_time_ids             }                          # ---------- 5. 前向传播预测噪声 ----------             with torch.cuda.amp.autocast(dtype=dtype):                 noise_pred = unet(                     noisy_latents,                     timesteps,                     encoder_hidden_states=encoder_hidden_states,                     added_cond_kwargs=added_cond_kwargs,                 ).sample                          # ---------- 6. 计算损失 ----------             # 使用MSE损失，比较预测的噪声和真实噪声             loss = F.mse_loss(noise_pred.float(), noise.float(), reduction="mean")                          # ---------- 7. 反向传播 ----------             loss = loss / config["gradient_accumulation_steps"]             loss.backward()                          # 梯度累积             if (global_step + 1) % config["gradient_accumulation_steps"] == 0:                 # 梯度裁剪，防止梯度爆炸                 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(unet.parameters(), 1.0)                                  optimizer.step()                 scheduler.step()                 optimizer.zero_grad()                          # ---------- 8. 记录和保存 ----------             global_step += 1             epoch_loss += loss.item() * config["gradient_accumulation_steps"]                          progress_bar.set_postfix({                 "loss": f"{loss.item() * config['gradient_accumulation_steps']:.4f}",                 "lr": f"{scheduler.get_last_lr()[0]:.2e}"             })                          # 定期保存检查点             if global_step % config["save_every"] == 0:                 save_path = os.path.join(                     config["output_dir"],                      f"checkpoint-{global_step}"                 )                 unet.save_pretrained(save_path)                 print(f"\n检查点已保存到: {save_path}")                  # 每个epoch结束时的统计         avg_loss = epoch_loss / len(dataloader)         print(f"Epoch {epoch+1} 完成, 平均损失: {avg_loss:.4f}")          # ==================== 保存最终模型 ====================     final_save_path = os.path.join(config["output_dir"], "final_model")     unet.save_pretrained(final_save_path)     print(f"\n训练完成! 最终模型已保存到: {final_save_path}") if __name__ == "__main__":     train_lora()

八、DreamBooth训练详解

DreamBooth是另一种重要的后训练技术，特别适合学习特定的人物、宠物或物体。与LoRA侧重于学习整体风格不同，DreamBooth更擅长让模型记住具体的视觉实例。

8.1 DreamBooth的工作原理

DreamBooth的核心思想是将新概念与一个稀有的标识符（identifier）绑定。这个标识符通常是一个在自然语言中很少出现的词，如"sks"、"xyz"等。通过在少量（通常5-20张）包含目标概念的图片上训练，模型学会将这个标识符与特定的视觉特征关联起来。

训练完成后，只需在提示词中包含这个标识符，模型就能生成包含该概念的图片。例如，训练了一个人物后，可以使用"a photo of sks person wearing a spacesuit on Mars"来生成该人物在火星上的图片。

8.2 DreamBooth数据准备

DreamBooth对数据的质量要求很高，但数量要求很低。以下是准备数据的要点：

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my_photos/ ├── photo1.jpg   # 5-10张高质量照片即可 ├── photo2.jpg   # 不同角度、光线、表情 ├── photo3.jpg   # 清晰、主体明确 ├── photo4.jpg   # 避免遮挡、避免极端角度 └── photo5.jpg   # 背景尽量简单多样 关键要求: 1. 照片数量: 5-20张 2. 照片质量: 清晰、光线良好 3. 多样性: 不同角度、表情、光照 4. 一致性: 同一个主体，不要混入其他人/物

8.3 使用Diffusers训练DreamBooth

Hugging Face的Diffusers库提供了完善的DreamBooth训练脚本。以下是完整的训练命令和参数说明：

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# 使用accelerate启动分布式训练 accelerate launch diffusers/examples/dreambooth/train_dreambooth_lora_sdxl.py \    # === 模型配置 ===   --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" \       # === 数据配置 ===   --instance_data_dir="./my_photos" \           # 训练图片目录   --instance_prompt="a photo of sks person" \   # 包含触发词的提示      # === 输出配置 ===   --output_dir="./dreambooth_output" \       # === 训练参数 ===   --resolution=1024 \                           # SDXL需要1024分辨率   --train_batch_size=1 \                        # 批量大小   --gradient_accumulation_steps=4 \             # 梯度累积   --learning_rate=1e-4 \                        # 学习率   --lr_scheduler="constant" \                   # 学习率调度   --lr_warmup_steps=0 \                         # 预热步数   --max_train_steps=500 \                       # 最大训练步数      # === LoRA配置 ===   --rank=32 \                                   # LoRA秩      # === 其他配置 ===   --seed=42 \                                   # 随机种子   --mixed_precision="fp16" \                    # 混合精度   --enable_xformers_memory_efficient_attention  # 显存优化

8.4 正则化技术

DreamBooth训练中一个常见的问题是语言漂移（Language Drift）：模型过度拟合训练图片，导致相关词汇的语义被破坏。例如，训练一个人物后，所有"person"都可能变成那个人。

为了解决这个问题，DreamBooth引入了先验保持损失（Prior Preservation Loss）。具体做法是，在训练时同时生成一些通用的类别图片（如一般的人脸），确保模型不会忘记类别的一般特征。

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# 启用先验保持 accelerate launch train_dreambooth_lora_sdxl.py \    --with_prior_preservation \                   # 启用先验保持   --prior_loss_weight=1.0 \                     # 先验损失权重   --class_data_dir="./class_images" \           # 类别图片目录   --class_prompt="a photo of a person" \        # 类别提示（不含触发词）   --num_class_images=200                        # 类别图片数量

九、ControlNet训练

ControlNet是一种强大的条件控制技术，它允许用户通过边缘图、深度图、姿态骨架等额外输入来精确控制图像生成过程。训练自定义ControlNet需要更多的数据和计算资源，但可以实现非常专业的控制效果。

9.1 ControlNet架构原理

ControlNet的设计非常巧妙。它不是直接修改原始的UNet，而是创建一个可训练的副本来处理控制信号。具体来说：

1. 复制编码器：将原始UNet的编码器部分复制一份，用于处理控制信号

2. 零卷积连接：使用初始化为零的卷积层（"零卷积"）将ControlNet的输出连接到原始UNet

3. 特征注入：训练后的ControlNet产生的特征被注入到UNet的各个层级

这种设计的优点是：训练开始时，由于零卷积的存在，ControlNet对输出没有任何影响，模型保持原有的生成能力；随着训练进行，ControlNet逐渐学会如何根据控制信号调制生成过程。

9.2 ControlNet训练代码

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# train_controlnet.py """ ControlNet训练脚本 ControlNet允许通过额外的控制信号（如边缘图、深度图、姿态） 来精确控制图像生成过程。 """ import torch import torch.nn.functional as F from diffusers import ControlNetModel, AutoencoderKL, UNet2DConditionModel from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer def train_controlnet():     """训练自定义ControlNet"""          # 配置     config = {         "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",         "controlnet_type": "canny",  # 边缘检测类型         "data_dir": "./controlnet_dataset",         "output_dir": "./controlnet_output",         "learning_rate": 1e-5,         "num_epochs": 100,     }          # 加载基础模型组件     unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="unet"     )     vae = AutoencoderKL.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="vae"     )     text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained(         config["model_name"], subfolder="text_encoder"     )          # ========== 初始化ControlNet ==========     # ControlNet从UNet初始化，复制其编码器结构     controlnet = ControlNetModel.from_unet(         unet,         conditioning_channels=3,  # 控制信号的通道数（RGB=3）     )          # 冻结基础模型，只训练ControlNet     unet.requires_grad_(False)     vae.requires_grad_(False)     text_encoder.requires_grad_(False)     controlnet.requires_grad_(True)          # 移动到GPU     device = "cuda"     unet.to(device, dtype=torch.float16)     vae.to(device, dtype=torch.float16)     text_encoder.to(device, dtype=torch.float16)     controlnet.to(device, dtype=torch.float16)          # 优化器     optimizer = torch.optim.AdamW(         controlnet.parameters(),         lr=config["learning_rate"]     )          # ========== 训练循环 ==========     for epoch in range(config["num_epochs"]):         for batch in dataloader:             # batch包含:             # - image: 目标图片             # - text: 文本描述             # - control_image: 控制图（边缘/深度/姿态）                          with torch.no_grad():                 # 编码图片到潜空间                 latents = vae.encode(batch["image"]).latent_dist.sample()                 latents = latents * vae.config.scaling_factor                                  # 编码文本                 encoder_hidden_states = encode_text(batch["text"])                          # 添加噪声             noise = torch.randn_like(latents)             batch_size = latents.shape[0]             timesteps = torch.randint(0, 1000, (batch_size,), device=device)             noisy_latents = scheduler.add_noise(latents, noise, timesteps)                          # ========== ControlNet前向传播 ==========             # 处理控制信号，生成特征注入             down_block_res_samples, mid_block_res_sample = controlnet(                 noisy_latents,                 timesteps,                 encoder_hidden_states=encoder_hidden_states,                 controlnet_cond=batch["control_image"],  # 控制图                 return_dict=False,             )                          # ========== UNet前向传播（带ControlNet特征注入）==========             noise_pred = unet(                 noisy_latents,                 timesteps,                 encoder_hidden_states=encoder_hidden_states,                 # 注入ControlNet产生的特征                 down_block_additional_residuals=down_block_res_samples,                 mid_block_additional_residual=mid_block_res_sample,             ).sample                          # 计算损失             loss = F.mse_loss(noise_pred, noise)                          # 反向传播             optimizer.zero_grad()             loss.backward()             optimizer.step()          # 保存模型     controlnet.save_pretrained(config["output_dir"])

9.3 ControlNet数据集准备

ControlNet训练需要配对的数据：原始图片、控制图和文本描述。以下是准备边缘检测ControlNet数据集的示例：

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import cv2 import numpy as np from PIL import Image def prepare_canny_dataset(image_dir, output_dir):     """为Canny边缘ControlNet准备数据集"""          for img_name in os.listdir(image_dir):         img_path = os.path.join(image_dir, img_name)         image = cv2.imread(img_path)                  # 生成Canny边缘图         edges = cv2.Canny(image, 100, 200)         edges = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB)                  # 保存原图、边缘图         base_name = os.path.splitext(img_name)[0]         cv2.imwrite(f"{output_dir}/images/{base_name}.png", image)         cv2.imwrite(f"{output_dir}/conditioning/{base_name}.png", edges)

十、RLHF与DPO对齐训练

随着文生图模型在商业场景的广泛应用，如何让模型生成更符合人类偏好的图片变得越来越重要。RLHF（基于人类反馈的强化学习）和DPO（直接偏好优化）是两种主要的对齐技术。

10.1 为什么需要对齐训练

预训练和常规微调的优化目标是重建损失——让模型学会准确复现训练数据中的图片。然而，这个目标与"生成人类喜欢的图片"并不完全一致。例如：

• 模型可能生成技术上"正确"但审美上不佳的图片

• 模型可能无法理解某些细微的风格偏好

• 模型可能生成不适当或有偏见的内容

对齐训练的目标是直接优化"人类偏好"这一指标，让模型学会生成人们真正喜欢的图片。

10.2 DPO：直接偏好优化

DPO是一种比RLHF更简洁高效的对齐方法。它不需要训练单独的奖励模型，而是直接从偏好对数据中学习。

DPO的核心思想是：给定一个提示和两张生成的图片（一张是人类偏好的"chosen"，另一张是不偏好的"rejected"），优化模型使其更倾向于生成chosen类型的图片。

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# DPO训练示例 class DPOTrainer:     """     直接偏好优化训练器          DPO直接从偏好对中学习，无需显式的奖励模型     """          def __init__(self, model, ref_model, beta=0.1):         """         Args:             model: 待训练的模型             ref_model: 参考模型（冻结，用于计算KL散度）             beta: 温度参数，控制偏好学习的强度         """         self.model = model         self.ref_model = ref_model         self.ref_model.requires_grad_(False)  # 冻结参考模型         self.beta = beta          def compute_dpo_loss(self, prompt, chosen_image, rejected_image):         """         计算DPO损失                  Args:             prompt: 文本提示             chosen_image: 人类偏好的图片             rejected_image: 人类不偏好的图片                      Returns:             DPO损失值         """                  # 计算模型对两张图片的对数概率         chosen_logp = self.get_log_prob(self.model, prompt, chosen_image)         rejected_logp = self.get_log_prob(self.model, prompt, rejected_image)                  # 计算参考模型的对数概率（用于防止模型偏离太远）         with torch.no_grad():             ref_chosen_logp = self.get_log_prob(self.ref_model, prompt, chosen_image)             ref_rejected_logp = self.get_log_prob(self.ref_model, prompt, rejected_image)                  # 计算相对于参考模型的隐式奖励         chosen_reward = self.beta * (chosen_logp - ref_chosen_logp)         rejected_reward = self.beta * (rejected_logp - ref_rejected_logp)                  # DPO损失：最大化chosen和rejected奖励的差距         loss = -F.logsigmoid(chosen_reward - rejected_reward).mean()                  return loss          def get_log_prob(self, model, prompt, image):         """         计算生成给定图片的对数概率                  这需要在整个扩散过程中累积每一步的对数概率         """         # 将图片编码到潜空间         latent = vae.encode(image).latent_dist.sample()         latent = latent * vae.config.scaling_factor                  # 编码文本         encoder_hidden_states = encode_text(prompt)                  total_log_prob = 0.0                  # 遍历扩散过程的每一步         for t in reversed(range(self.num_timesteps)):             timestep = torch.tensor([t], device=latent.device)                          # 获取当前时间步的噪声预测             with torch.cuda.amp.autocast():                 noise_pred = model(latent, timestep, encoder_hidden_states).sample                          # 计算这一步的对数概率             # 这涉及到扩散过程的数学推导             step_log_prob = self.compute_step_log_prob(latent, noise_pred, t)             total_log_prob += step_log_prob                          # 执行反向扩散步骤             latent = self.scheduler.step(noise_pred, t, latent).prev_sample                  return total_log_prob

10.3 准备偏好数据

DPO训练需要偏好对数据，即对于同一个提示，收集"好"和"不好"的图片对。这可以通过以下方式获得：

1. 人工标注：让人类标注者比较同一提示生成的多张图片

2. AI辅助：使用图像质量评估模型（如ImageReward）进行初步筛选

3. 众包平台：使用Amazon Mechanical Turk等平台收集大规模偏好数据

十一、使用Kohya_ss工具

Kohya_ss是目前社区中最成熟、功能最完善的Stable Diffusion训练工具。它提供了丰富的训练选项和优化技术，支持LoRA、DreamBooth、全参数微调等多种训练方式。

11.1 安装和配置

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# 克隆仓库 git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts cd sd-scripts # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 安装加速库 pip install accelerate accelerate config  # 配置分布式训练（可选）

11.2 配置文件详解

Kohya_ss使用TOML格式的配置文件，以下是一个完整的SDXL LoRA训练配置示例：

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# config.toml - SDXL LoRA训练配置 # ===== 模型配置 ===== [model] pretrained_model_name_or_path = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" # v2 = false                    # SD2.x模型设为true # v_parameterization = false    # SD2.x v-prediction设为true # ===== 输出配置 ===== [output] output_dir = "./output" output_name = "my_character_lora" save_model_as = "safetensors"    # 推荐使用safetensors格式 save_every_n_epochs = 1          # 每个epoch保存一次 save_every_n_steps = 0           # 或者每N步保存一次 # ===== 训练参数 ===== [train] train_batch_size = 1 max_train_epochs = 10 # max_train_steps = 1000         # 或者指定总步数 gradient_accumulation_steps = 4  # 梯度累积，等效增大批量 gradient_checkpointing = true    # 显存不足时启用 mixed_precision = "fp16"         # 或 "bf16" seed = 42 # ===== 数据集配置 ===== [dataset] train_data_dir = "./dataset" resolution = "1024,1024"         # SDXL分辨率 caption_extension = ".txt"       # 描述文件扩展名 shuffle_caption = false          # 是否打乱描述中的标签顺序 keep_tokens = 1                  # 保持前N个标签不变 color_aug = false                # 颜色增强 flip_aug = false                 # 水平翻转增强 random_crop = false              # 随机裁剪 # ===== LoRA网络配置 ===== [network] network_module = "networks.lora" network_dim = 32                 # LoRA维度（秩） network_alpha = 16               # LoRA alpha，通常设为dim的一半 # network_weights = ""           # 从已有LoRA继续训练 # ===== 优化器配置 ===== [optimizer] optimizer_type = "AdamW8bit"     # 8bit优化器节省显存 # 其他选项: AdamW, Lion, Prodigy, DAdaptation learning_rate = 1e-4 unet_lr = 1e-4                   # UNet学习率（可单独设置） text_encoder_lr = 5e-5           # 文本编码器学习率 lr_scheduler = "cosine_with_restarts" lr_warmup_steps = 100 lr_scheduler_num_cycles = 1 # ===== 高级配置 ===== [advanced] min_snr_gamma = 5.0              # Min-SNR加权，提升训练稳定性 noise_offset = 0.0               # 噪声偏移，改善暗部/亮部 adaptive_noise_scale = 0.0       # 自适应噪声 clip_skip = 2                    # CLIP跳过层数 max_token_length = 225           # 最大token长度

11.3 运行训练

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# 使用accelerate启动训练 accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2 sdxl_train_network.py \      --config_file="config.toml" # 或者直接运行（单GPU） python sdxl_train_network.py --config_file="config.toml"

11.4 常用参数调优建议

十二、训练监控与评估

有效的训练监控是确保训练成功的关键。它能帮助你及时发现问题、调整参数，并在最佳时刻停止训练。

12.1 使用Weights & Biases监控

Weights & Biases（wandb）是最流行的机器学习实验跟踪工具之一，提供了强大的可视化和比较功能。

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import wandb from PIL import Image # 初始化wandb项目 wandb.init(     project="text2img-training",     name="lora-v1-character",     config={         "model": "SDXL",         "method": "LoRA",         "rank": 32,         "learning_rate": 1e-4,         "epochs": 100,     } ) # 在训练循环中记录指标 for step, batch in enumerate(dataloader):     # ... 训练代码 ...          # 记录标量指标     wandb.log({         "train/loss": loss.item(),         "train/lr": scheduler.get_last_lr()[0],         "train/epoch": epoch,         "train/step": global_step,     })          # 定期生成并记录样本图片     if step % 500 == 0:         with torch.no_grad():             # 使用固定的提示词生成样本             test_prompts = [                 "a portrait of sks person, professional photo",                 "sks person wearing a red dress, fashion photography",                 "sks person in a garden, natural lighting",             ]                          samples = []             for prompt in test_prompts:                 image = pipeline(prompt, num_inference_steps=30).images[0]                 samples.append(wandb.Image(image, caption=prompt))                          wandb.log({"samples": samples}) # 训练结束时 wandb.finish()

12.2 关键指标解读

1. 训练损失（Loss）

• 应该整体呈下降趋势

• 如果loss突然上升或剧烈震荡，可能学习率过高

• 如果loss下降后长时间不再下降，可能需要降低学习率
  

2. 生成样本质量

• 定期检查生成的样本图片

• 关注目标特征是否被正确学习

• 警惕过拟合迹象（如背景重复、姿态固定）
  

3. 学习率曲线

• 确保学习率按预期变化

• 余弦退火等调度策略能有效防止过拟合

12.3 过拟合与欠拟合

十三、模型使用与部署

训练完成后，你需要知道如何正确加载和使用你的模型。

13.1 加载LoRA模型

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from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch # 加载基础模型 pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(     "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",     torch_dtype=torch.float16,     variant="fp16",     use_safetensors=True, ).to("cuda") # 使用更快的调度器 pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) # 加载训练好的LoRA权重 pipe.load_lora_weights(     "./lora_output",                             # LoRA目录     weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors"  # 权重文件名 ) # 可以调整LoRA的影响强度 pipe.fuse_lora(lora_scale=0.8)  # 0-1之间，1为完全应用 # 生成图片 image = pipe(     prompt="a portrait of sks person, professional headshot, studio lighting",     negative_prompt="blurry, low quality, distorted",     num_inference_steps=30,     guidance_scale=7.5,     width=1024,     height=1024, ).images[0] image.save("generated_portrait.png")

13.2 多LoRA组合使用

LoRA的一个强大特性是可以组合多个LoRA，实现风格混合。

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# 加载多个LoRA pipe.load_lora_weights("./style_lora", adapter_name="style") pipe.load_lora_weights("./character_lora", adapter_name="character") # 设置各LoRA的权重 pipe.set_adapters(     ["style", "character"],      adapter_weights=[0.7, 0.9]  # 风格权重0.7，人物权重0.9 ) # 生成 image = pipe("...").images[0]

13.3 模型导出与分享

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# 将LoRA保存为标准格式 from safetensors.torch import save_file # 导出为Civitai等平台支持的格式 lora_state_dict = pipe.unet.get_lora_state_dict() save_file(lora_state_dict, "my_lora_for_sharing.safetensors") # 添加元数据（可选） metadata = {     "modelspec.title": "My Character LoRA",     "modelspec.author": "Your Name",     "modelspec.description": "A LoRA trained on my character", } save_file(lora_state_dict, "my_lora.safetensors", metadata=metadata)

十四、常见问题与解决方案

在训练过程中，你可能会遇到各种问题。以下是一些常见问题及其解决方案：

14.1 显存不足（OOM）

症状：CUDA out of memory错误

解决方案：

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# 1. 启用梯度检查点 unet.enable_gradient_checkpointing() # 2. 减小批量大小，增加梯度累积 config["batch_size"] = 1 config["gradient_accumulation_steps"] = 8 # 3. 使用8bit优化器 from bitsandbytes.optim import AdamW8bit optimizer = AdamW8bit(unet.parameters(), lr=1e-4) # 4. 降低分辨率（不推荐，会影响质量） # 5. 使用xformers高效注意力 pip install xformers unet.enable_xformers_memory_efficient_attention()

14.2 训练损失不下降

可能原因及解决方案：

• 学习率过低：尝试提高学习率

• 数据集问题：检查图片和caption是否正确配对

• 模型冻结问题：确保正确的参数被设为可训练

14.3 生成质量差

可能原因及解决方案：

• 训练不足：增加训练步数

• 过拟合：减少训练步数，增加数据多样性

• LoRA维度太低：提高network_dim

• Caption质量差：优化训练数据的描述

14.4 人物脸部变形

这是人物LoRA常见的问题，解决方案包括：

• 使用更高质量的训练图片

• 启用min_snr_gamma=5

• 使用面部增强数据集

• 减小学习率

从LoRA的基础训练到DreamBooth的个性化定制，从ControlNet的条件控制到RLHF/DPO的对齐优化，每种技术都有其独特的应用场景和价值。记住，成功的模型训练不仅需要技术知识，更需要大量的实践和经验积累。建议你从简单的项目开始，逐步增加复杂度，在实践中不断学习和成长。祝你训练顺利，创造出属于自己的精彩模型！