Datawhale X 魔搭 AI夏令营 Task1Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动（

Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动（ “AIGC”方向）

小白零基础 30 分钟速通指南

Step0：开通阿里云PAI-DSW试用

datawhaler.feishu.cn/sync/Dkaqdt…

Step1：报名赛事！(点击即可跳转)

赛事链接：tianchi.aliyun.com/competition…

点击报名比赛，即可报名成功

Step2：在魔搭社区创建PAI实例！（点击即可跳转）

datawhaler.feishu.cn/sync/AZmfdD…

Step3：30 分钟体验一站式 baseline！

下载baseline文件 （大约需要2分钟）

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors.git

进入文件夹，打开baseline文件
安装环境，然后重启kernel
1. 安装 Data-Juicer 和 DiffSynth-Studio
2. Data-Juicer：数据处理和转换工具，旨在简化数据的提取、转换和加载过程
3. DiffSynth-Studio：高效微调训练大模型工具
调整prompt，设置你想要的图片风格，依次修改8张图片的描述（可选）
1. 正向描述词：你想要生成的图片应该包含的内容
2. 反向提示词：你不希望生成的图片的内容

依次顺序运行剩余的代码块，点击代码框左上角执行按钮，最终获得图片（大约需要20分钟）

1.  使用Data-Juicer处理数据，整理训练数据文件
1.  使用DiffSynth-Studio在基础模型上，使用前面整理好的数据文件进行训练微调
1.  加载训练微调后的模型
1.  使用微调后的模型，生成用户指定的prompt提示词的图片

Step4：微调结果上传魔搭（点击即可跳转）

链接：www.modelscope.cn/models/crea…

移动结果文件

创建terminal，粘贴如下命令，回车执行

mkdir /mnt/workspace/kolors/output & cd 
cp /mnt/workspace/kolors/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/kolors/output/
cp /mnt/workspace/kolors/1.jpg /mnt/workspace/kolors/output/