Datawhale×魔搭 AI夏令营 【2024年第四期】：AIGC学习笔记-2

一点睡
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AIGC学习笔记 · task2 o(￣▽￣)ブ

PS：在上一篇文章继续更新的task笔记，只在app上可以看到（不知道为什么网页端看不到，在和平台技术人员沟通），所以单独发布了一篇。

Task2：精读baseline代码 + prompt练习（8.13~8.14）

2.1 魔搭社区的资源

魔搭社区 的各类AIGC工具：模型、数据集、开源内容...

image.png

Kolors（可图）模型：快手开源的文本到图像生成模型，中英双语

可图优质咒语书：中文prompt，600+风格

创意海报生成：AI背景图 + 艺术字设计 → 合成图片

研习社 · 魔搭社区：NLP、计算机视觉、多模态等学习资源

2.2 精读baseline代码

task2教程

① 主体框架

我使用GPT-4o来辅助理解，初步弄清其框架。

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返回结果如下：

  • 1.依赖库的安装

安装代码运行所需的各种Python库和工具包，包括 simple-aesthetics-predictor、data-juicer、peft、lightning、torchvision 和 DiffSynth-Studio。

  • 2.数据集加载和准备

从 ModelScope 加载低分辨率的动漫数据集，并将数据缓存到指定目录。

  • 3.数据预处理和存储

将数据集中的图像转换为RGB格式，并保存到本地。同时，生成对应的元数据文件 metadata.jsonl，用于描述图像与文本的映射关系。

  • 4.数据过滤与加工

使用 data-juicer 进行数据过滤和预处理，确保图像满足指定的尺寸和比例要求，并将处理后的结果保存到指定的文件中。

  • 5.数据重组织与最终保存

将经过处理后的图像和文本信息重新组织，并保存为metadata.csv文件，这个文件将作为后续训练时的数据集使用。

  • 6.模型下载与训练

下载所需的预训练模型。 通过指定的参数和路径进行LoRA的微调训练。

  • 7.模型加载与推理

加载训练后的LoRA模型，并将其应用于预训练的UNet模型中。通过这个步骤，模型可以结合LoRA进行推理和图像生成。

  • 8.图像生成与保存

使用训练好的模型根据输入的提示词生成图像，并将生成的图像保存到指定路径。代码中有多个相似的块，分别用于生成不同的图像。

② 逐行分析和我的收获

依然使用GPT-4o辅助学习，相较 ①主体框架 有种豁然开朗的感觉，学到了很多编程知识，知道怎么替换数据集，也搞明白了LoRA微调训练的核心环节和参数有哪些，比如rank、alpha、learning_rate、batch_size、epoch以及模型的不同layers（task1的疑问✔）。

  • 一个小发现：当我的prompt写成 “ 我对python一窍不通，请帮我逐行解析以下代码xxx ” ，GPT会更新它的记忆，为我输出更详细的内容。【与大模型友好沟通技能+1】

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以下是我结合GPT-4o的回答，对baseline代码作出的详细注解。（第一次这么仔细地读代码orz，收获满满）

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在阅读过程中，我最深的感触是这些文件名和文件路径，一不小心就会弄错和遗漏，或者彼此关系不明确。因此，我必须在一开始就做好清晰的规划，随时检查，以干净的架构来存储所有的过程文件。

另外，我发现代码对数据集的处理是比较细节的，既会过滤掉很多信息，也会保留很多特征，可能一点微小的规则变动都会影响最终成图的效果。把数据集整理成LoRA需要的格式也很必要。如果要提高模型输出能力，必须特别关注数据集的质量和处理方式。

2.3 Prompt 练习：基于话剧的连环画制作

① 创作故事和prompt

我的创作流程：

和LLM对话

→ 生成场景描述和prompt

→ 人工丰富细节并删除冗余

→ 用可灵AI/baseline等途径实战试验

→ 根据成图效果继续调整prompt

→ 直到满意

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一开始GPT的输出很冗长，我申明了简约要求后，输出质量提高了很多。

此外，我在可灵官方的prompt指南里学习了5W1H方法，例如：一个戴着贝雷帽 [what] 的老画家 [who] ，站在画架前 [what] ，在黄昏时分 [when] 的花园里 [where] ，专心地作画 [why] ，印象派风格，柔和光影，近景 [how] 。

Prompt.png

类似的，我的场景一可以写成：一个黑色长发马尾少女，穿着浅蓝色毛衣和牛仔裤，坐在木质书桌前，专注地盯着书，眉头微皱，桌上堆满书本和笔记本，背景是昏黄灯光下的书架，手绘漫画风。

1.png

依次执行以上步骤后，我将最后的 场景 | 正向prompt | 负向prompt 信息汇总成了表格。

表1：无代码文生图用的prompt image.png

表2：代码文生图用的prompt image.png

② 无代码文生图

完整的故事生成如下，画面还是比较连续的~

image.png

不过我也发现很多需要解决的问题：

  • 让AI生图工具写字的效果很差；

  • AI不怎么喜欢画全身图；

  • 在多人物描述时，AI很容易把特征张冠李戴；

  • 提示词键入过多，许多效果反而不会呈现出来；

  • 画风依然不是很统一，细节处有许多破绽（比如书包、发圈、录取通知书的帽穗等）。

③ 用代码文生图

完整故事生成如下，很强烈的微调数据集风格（二次元），还需要继续学习改进~

image.png

一点思考：

  • 当场景比较复杂，prompt很多时，必须增加推理步骤num_inference_steps，否则会生成看起来显然没有画完的图。我最高调成了500。

  • 遇到了GPU显存不足的报错。向GPT以及助教请教，已顺利解决。

    解决办法Ⅰ：输入代码 import gc，gc.collect()，torch.cuda.empty_cache()，释放不用的显存，并通过命令!nvidia-smi随时查看GPU情况。

    解决办法Ⅱ：重启内核。

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  • 图片风格不满意。我发现魔搭社区有很多方便好用的数据集，针对人物表情、姿势等都有，后续task中将改变数据集试一试。

  • 可灵AI无代码文生图的效果，比coding的画面细腻很多，也可以改换风格，速度也快。那对于普通应用者而言，用LoRA微调的优势到底体现在何处呢？

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