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2026-03-20 23:58:12 +00:00 · 2025-12-01 22:11:38 +08:00
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commit 2379387df2
5 changed files with 159 additions and 43 deletions
--- a/docs/Model_Details/Qwen-Image.md
+++ b/docs/Model_Details/Qwen-Image.md
@@ -2,7 +2,55 @@

 ![Image](https://github.com/user-attachments/assets/738078d8-8749-4a53-a046-571861541924)

-Qwen-Image 是由阿里巴巴通义实验室开源的图像生成模型。
+Qwen-Image 是由阿里巴巴通义实验室通义千问团队训练并开源的图像生成模型。
+
+## 安装
+
+在使用本项目进行模型推理和训练前，请先安装 DiffSynth-Studio。
+
+```shell
+git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
+cd DiffSynth-Studio
+pip install -e .
+```
+
+更多关于安装的信息，请参考[安装依赖](/docs/Pipeline_Usage/Setup.md)。
+
+## 快速开始
+
+运行以下代码可以快速加载 [Qwen/Qwen-Image](https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image) 模型并进行推理。显存管理已启动，框架会自动根据剩余显存控制模型参数的加载，最低 8G 显存即可运行。
+
+```python
+from diffsynth.pipelines.qwen_image import QwenImagePipeline, ModelConfig
+import torch
+
+vram_config = {
+    "offload_dtype": "disk",
+    "offload_device": "disk",
+    "onload_dtype": torch.float8_e4m3fn,
+    "onload_device": "cpu",
+    "preparing_dtype": torch.float8_e4m3fn,
+    "preparing_device": "cuda",
+    "computation_dtype": torch.bfloat16,
+    "computation_device": "cuda",
+}
+pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device="cuda",
+    model_configs=[
+        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors", **vram_config),
+        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors", **vram_config),
+        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors", **vram_config),
+    ],
+    tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="tokenizer/"),
+    vram_limit=torch.cuda.mem_get_info("cuda")[1] / (1024 ** 3) - 0.5,
+)
+prompt = "精致肖像，水下少女，蓝裙飘逸，发丝轻扬，光影透澈，气泡环绕，面容恬静，细节精致，梦幻唯美。"
+image = pipe(prompt, seed=0, num_inference_steps=40)
+image.save("image.jpg")
+```
+
+## 模型总览

 <details>

@@ -30,35 +78,6 @@ graph LR;

 </details>

-## 快速开始
-
-通过运行以下代码可以快速加载 [Qwen/Qwen-Image](https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image) 模型并进行推理
-
-```python
-from diffsynth.pipelines.qwen_image import QwenImagePipeline, ModelConfig
-from PIL import Image
-import torch
-
-pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(
-    torch_dtype=torch.bfloat16,
-    device="cuda",
-    model_configs=[
-        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors"),
-        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors"),
-        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"),
-    ],
-    tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="tokenizer/"),
-)
-prompt = "精致肖像，水下少女，蓝裙飘逸，发丝轻扬，光影透澈，气泡环绕，面容恬静，细节精致，梦幻唯美。"
-image = pipe(
-    prompt, seed=0, num_inference_steps=40,
-    # edit_image=Image.open("xxx.jpg").resize((1328, 1328)) # For Qwen-Image-Edit
-)
-image.save("image.jpg")
-```
-
-## 模型总览
-
 |模型 ID|推理|低显存推理|全量训练|全量训练后验证|LoRA 训练|LoRA 训练后验证|
 |-|-|-|-|-|-|-|
 |[Qwen/Qwen-Image](https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image)|[code](/examples/qwen_image/model_inference/Qwen-Image.py)|[code](/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image.py)|[code](/examples/qwen_image/model_training/full/Qwen-Image.sh)|[code](/examples/qwen_image/model_training/validate_full/Qwen-Image.py)|[code](/examples/qwen_image/model_training/lora/Qwen-Image.sh)|[code](/examples/qwen_image/model_training/validate_lora/Qwen-Image.py)|
@@ -75,6 +94,13 @@ image.save("image.jpg")
 |[DiffSynth-Studio/Qwen-Image-In-Context-Control-Union](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-In-Context-Control-Union)|[code](/examples/qwen_image/model_inference/Qwen-Image-In-Context-Control-Union.py)|[code](/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image-In-Context-Control-Union.py)|-|-|[code](/examples/qwen_image/model_training/lora/Qwen-Image-In-Context-Control-Union.sh)|[code](/examples/qwen_image/model_training/validate_lora/Qwen-Image-In-Context-Control-Union.py)|
 |[DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Edit-Lowres-Fix](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Edit-Lowres-Fix)|[code](/examples/qwen_image/model_inference/Qwen-Image-Edit-Lowres-Fix.py)|[code](/examples/qwen_image/model_inference_low_vram/Qwen-Image-Edit-Lowres-Fix.py)|-|-|-|-|

+特殊训练脚本：
+
+* 差分 LoRA 训练：[doc](/docs/Training/Differential_LoRA.md)、[code](/examples/qwen_image/model_training/special/differential_training/)
+* FP8 精度训练：[doc](/docs/Training/FP8_Precision.md)、[code](/examples/qwen_image/model_training/special/fp8_training/)
+* 两阶段拆分训练：[doc](/docs/Training/Split_Training.md)、[code](/examples/qwen_image/model_training/special/split_training/)
+* 端到端直接蒸馏：[doc](/docs/Training/Direct_Distill.md)、[code](/examples/qwen_image/model_training/lora/Qwen-Image-Distill-LoRA.sh)
+
 ## 模型推理

 模型通过 `QwenImagePipeline.from_pretrained` 加载，详见[加载模型](/docs/Pipeline_Usage/Model_Inference.md#加载模型)。
@@ -108,15 +134,58 @@ image.save("image.jpg")
 * `tile_stride`: VAE 编解码阶段的分块步长，默认为 64，仅在 `tiled=True` 时生效，需保证其数值小于或等于 `tile_size`。
 * `progress_bar_cmd`: 进度条，默认为 `tqdm.tqdm`。可通过设置为 `lambda x:x` 来屏蔽进度条。

-如果显存不足，请开启[显存管理](/docs/Pipeline_Usage/VRAM_management.md)。
+如果显存不足，请开启[显存管理](/docs/Pipeline_Usage/VRAM_management.md)，我们在示例代码中提供了每个模型推荐的低显存配置，详见前文“模型总览”中的表格。

 ## 模型训练

-模型训练脚本位于 `examples/qwen_image/model_training/train.py`，脚本的输入参数包括[基础脚本参数](/docs/Pipeline_Usage/Model_Training.md#脚本参数)以及以下额外参数：
+Qwen-Image 系列模型统一通过 [`examples/qwen_image/model_training/train.py`](/examples/qwen_image/model_training/train.py) 进行训练，脚本的参数包括：

-* `--tokenizer_path`: tokenizer 的路径，适用于文生图模型，留空则自动从远程下载。
-* `--processor_path`: processor 的路径，适用于图像编辑模型，留空则自动从远程下载。
+* 通用训练参数
+    * 数据集基础配置
+        * `--dataset_base_path`: 数据集的根目录。
+        * `--dataset_metadata_path`: 数据集的元数据文件路径。
+        * `--dataset_repeat`: 每个 epoch 中数据集重复的次数。
+        * `--dataset_num_workers`: 每个 Dataloder 的进程数量。
+        * `--data_file_keys`: 元数据中需要加载的字段名称，通常是图像或视频文件的路径，以 `,` 分隔。
+    * 模型加载配置
+        * `--model_paths`: 要加载的模型路径。JSON 格式。
+        * `--model_id_with_origin_paths`: 带原始路径的模型 ID，例如 `"Qwen/Qwen-Image:transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors"`。用逗号分隔。
+        * `--extra_inputs`: 模型 Pipeline 所需的额外输入参数，例如训练图像编辑模型 Qwen-Image-Edit 时需要额外参数 `edit_image`，以 `,` 分隔。
+        * `--fp8_models`：以 FP8 格式加载的模型，格式与 `--model_paths` 或 `--model_id_with_origin_paths` 一致，目前仅支持参数不被梯度更新的模型（不需要梯度回传，或梯度仅更新其 LoRA）。
+    * 训练基础配置
+        * `--learning_rate`: 学习率。
+        * `--num_epochs`: 轮数（Epoch）。
+        * `--trainable_models`: 可训练的模型，例如 `dit`、`vae`、`text_encoder`。
+        * `--find_unused_parameters`: DDP 训练中是否存在未使用的参数，少数模型包含不参与梯度计算的冗余参数，需开启这一设置避免在多 GPU 训练中报错。
+        * `--weight_decay`：权重衰减大小，详见 [torch.optim.AdamW](https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.AdamW.html)。
+        * `--task`: 训练任务，默认为 `sft`，部分模型支持更多训练模式，请参考每个特定模型的文档。
+    * 输出配置
+        * `--output_path`: 模型保存路径。
+        * `--remove_prefix_in_ckpt`: 在模型文件的 state dict 中移除前缀。
+        * `--save_steps`: 保存模型的训练步数间隔，若此参数留空，则每个 epoch 保存一次。
+    * LoRA 配置
+        * `--lora_base_model`: LoRA 添加到哪个模型上。
+        * `--lora_target_modules`: LoRA 添加到哪些层上。
+        * `--lora_rank`: LoRA 的秩（Rank）。
+        * `--lora_checkpoint`: LoRA 检查点的路径。如果提供此路径，LoRA 将从此检查点加载。
+        * `--preset_lora_path`: 预置 LoRA 检查点路径，如果提供此路径，这一 LoRA 将会以融入基础模型的形式加载。此参数用于 LoRA 差分训练。
+        * `--preset_lora_model`: 预置 LoRA 融入的模型，例如 `dit`。
+    * 梯度配置
+        * `--use_gradient_checkpointing`: 是否启用 gradient checkpointing。
+        * `--use_gradient_checkpointing_offload`: 是否将 gradient checkpointing 卸载到内存中。
+        * `--gradient_accumulation_steps`: 梯度累积步数。
+    * 图像宽高配置（适用于图像生成模型和视频生成模型）
+        * `--height`: 图像或视频的高度。将 `height` 和 `width` 留空以启用动态分辨率。
+        * `--width`: 图像或视频的宽度。将 `height` 和 `width` 留空以启用动态分辨率。
+        * `--max_pixels`: 图像或视频帧的最大像素面积，当启用动态分辨率时，分辨率大于这个数值的图片都会被缩小，分辨率小于这个数值的图片保持不变。
+* Qwen-Image 专有参数
+    * `--tokenizer_path`: tokenizer 的路径，适用于文生图模型，留空则自动从远程下载。
+    * `--processor_path`: processor 的路径，适用于图像编辑模型，留空则自动从远程下载。

-`--task` 参数支持 `sft`（[标准监督训练](/docs/Training/Supervised_Fine_Tuning.md)）与 `direct_distill`（[直接蒸馏](/docs/Training/Direct_Distill.md)），两者都支持[两阶段拆分训练](/docs/Training/Split_Training.md)和[FP8 精度](/docs/Training/FP8_Precision.md)。
+我们构建了一个样例图像数据集，以方便您进行测试，通过以下命令可以下载这个数据集：

-使用命令 `modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_image_dataset --local_dir ./data/example_image_dataset` 可下载样例数据集。我们为每个模型编写了推荐的训练命令，详见[模型总览](#模型总览)中的表格。详细的训练流程，请参考[模型训练](/docs/Pipeline_Usage/Model_Training.md)。
+```shell
+modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_image_dataset --local_dir ./data/example_image_dataset
+```
+
+我们为每个模型编写了推荐的训练脚本，请参考前文“模型总览”中的表格。关于如何编写模型训练脚本，请参考[模型训练](/docs/Pipeline_Usage/Model_Training.md)；更多高阶训练算法，请参考[训练框架详解](/docs/Training/)。
--- a/docs/Pipeline_Usage/Environment_Variables.md
+++ b/docs/Pipeline_Usage/Environment_Variables.md
@@ -33,3 +33,7 @@ DIFFSYNTH_MODEL_BASE_PATH="./path_to_my_models" python xxx.py
 ## `DIFFSYNTH_DISK_MAP_BUFFER_SIZE`

 硬盘直连中的 Buffer 大小，默认是 1B（1000000000），数值越大，占用内存越大，速度越快。
+
+## `DIFFSYNTH_DOWNLOAD_RESOURCE`
+
+远程模型下载源，可设置为 `modelscope` 或 `huggingface`，控制模型下载的来源，默认值为 `modelscope`。
--- a/docs/Pipeline_Usage/Model_Inference.md
+++ b/docs/Pipeline_Usage/Model_Inference.md
@@ -38,6 +38,14 @@ pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained(
 > 
 > 默认情况下，即使模型已经下载完毕，程序仍会向远程查询是否有遗漏文件，如果要完全关闭远程请求，请将[环境变量 DIFFSYNTH_SKIP_DOWNLOAD](/docs/Pipeline_Usage/Environment_Variables.md#diffsynth_skip_download) 设置为 `True`。

+如需从 [HuggingFace](https://huggingface.co/) 下载模型，可通过设置[环境变量](Environment_Variables.md)实现：
+
+```shell
+import os
+os.environ["DIFFSYNTH_DOWNLOAD_RESOURCE"] = "huggingface"
+import diffsynth
+```
+
 </details>

 <details>