在本地跑一个AI模型(6) – Stable Diffusion模型微调

　　在本篇文章中，我们将探讨如何利用社区提供的模型进行微调，以优化模型输出。这种方法在模型训练中被称为微调，适用于在有限数据集上快速训练新模型。通过冻结基础模型的大部分参数，仅对少量参数进行微调，可以在不从头开始训练的情况下，提升模型的性能。这种技术不仅可以使生成的图片增加更多细节，如特定角色、动作、背景等，还具备训练时间短、占用内存少的优势。因此，在各类平台和网站上，你可以轻松找到大量由社区提供的预训练模型。

　　今天，我们将通过几个示例来展示如何使用这些模型。以下是我们的示例：

• 国风插画
• 电影照片
• 像素风格
• 添加细节

　　请注意，在使用这些模型时，需要根据你的具体需求选择合适的模型。例如，如果我们的示例是基于某个特定的模型，那么在加载时应该选择与之对应的权重文件。这一点在之前的文章中已经有所提及。

　　以下是使用代码生成基准图片的方法：

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, DPMSolverSinglestepScheduler

device = 'mps'

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file("your/path/dreamshaperXL_v21TurboDPMSDE.safetensors", use_safetensors=True).to(device)

pipe.scheduler = DPMSolverSinglestepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, use_karras_sigmas=True) # 推荐如果你的电脑内存小于64GB

pipe.enable_attention_slicing()

prompt = "masterpiece, 1girl, long hair, asian, sundress, cartoon, add detail"

negative_prompt = 'low quality, bad quality, sketches'

image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=6, guidance_scale=2).images[0]

image.save("data/out.jpg")

　　注意：代码中的提示词需要根据具体情况进行调整。其他参数已在之前的文章中介绍过。

　　接下来，我们来看看使用这些模型生成的效果：

• 国风插画：触发关键词为“中国风”或“古风”。
• 电影照片：无需特定触发关键词，该模型会自动触发。
• 像素风格：触发关键词为“像素”。
• 添加细节：触发关键词为“细节”。

　　本文介绍了如何使用微调技术为本地模型进行优化，并展示了如何下载和使用社区提供的预训练模型。这些工具可以使生成的图片更加精细和生动。微调技术是对提示词优化的一种有效补充。

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