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2026-03-22 08:40:47 +00:00 · 2024-10-22 09:56:03 +08:00
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--- a/docs/source/finetune/overview.md
+++ b/docs/source/finetune/overview.md
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+# 训练框架
+
+我们实现了一个用于文本到图像扩散模型的训练框架，使用户能够轻松地使用我们的框架训练 LoRA 模型。我们提供的脚本具有以下特点：
+
+* **功能全面**：我们的训练框架支持多GPU和多机器配置，便于使用 DeepSpeed 加速，并包括梯度检查点优化，适用于内存需求较大的模型。
+* **代码简洁**：我们避免了大块复杂的代码。通用模块实现于 `diffsynth/trainers/text_to_image.py` 中，而模型特定的训练脚本仅包含与模型架构相关的最少代码，便于学术研究人员使用。
+* **模块化设计**：基于通用的 Pytorch-Lightning 框架，我们的训练框架在功能上是解耦的，允许开发者通过修改我们的脚本轻松引入额外的训练技术，以满足他们的需求。
+
+LoRA 微调的图像示例。提示词为 "一只小狗蹦蹦跳跳，周围是姹紫嫣红的鲜花，远处是山脉"（针对中文模型）或 "a dog is jumping, flowers around the dog, the background is mountains and clouds"（针对英文模型）。
+
+||FLUX.1-dev|Kolors|Stable Diffusion 3|Hunyuan-DiT|
+|-|-|-|-|-|
+|Without LoRA|![image_without_lora](https://github.com/user-attachments/assets/df62cef6-d54f-4e3d-a602-5dd290079d49)|![image_without_lora](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/assets/35051019/9d79ed7a-e8cf-4d98-800a-f182809db318)|![image_without_lora](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/assets/35051019/ddb834a5-6366-412b-93dc-6d957230d66e)|![image_without_lora](https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/assets/35051019/1aa21de5-a992-4b66-b14f-caa44e08876e)|
+|With LoRA|![image_with_lora](https://github.com/user-attachments/assets/4fd39890-0291-4d19-8a88-d70d0ae18533)|![image_with_lora](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/assets/35051019/02f62323-6ee5-4788-97a1-549732dbe4f0)|![image_with_lora](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/assets/35051019/8e7b2888-d874-4da4-a75b-11b6b214b9bf)|![image_with_lora](https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/assets/35051019/83a0a41a-691f-4610-8e7b-d8e17c50a282)|
+
+## 安装额外包
+
+```
+pip install peft lightning
+```
+
+## 准备数据集
+
+我们提供了一个[示例数据集](https://modelscope.cn/datasets/buptwq/lora-stable-diffusion-finetune/files)。你需要将训练数据集按照如下形式组织：
+
+```
+data/dog/
+└── train
+    ├── 00.jpg
+    ├── 01.jpg
+    ├── 02.jpg
+    ├── 03.jpg
+    ├── 04.jpg
+    └── metadata.csv
+```
+
+`metadata.csv`:
+
+```
+file_name,text
+00.jpg,a dog
+01.jpg,a dog
+02.jpg,a dog
+03.jpg,a dog
+04.jpg,a dog
+```
+
+请注意，如果模型是中文模型（例如，Hunyuan-DiT 和 Kolors），我们建议在数据集中使用中文文本。例如：
+
+```
+file_name,text
+00.jpg,一只小狗
+01.jpg,一只小狗
+02.jpg,一只小狗
+03.jpg,一只小狗
+04.jpg,一只小狗
+```
+
+## 训练 LoRA 模型
+
+通用参数选项：
+
+```
+  --lora_target_modules LORA_TARGET_MODULES
+                        LoRA 模块所在的层。
+  --dataset_path DATASET_PATH
+                        数据集的路径。
+  --output_path OUTPUT_PATH
+                        模型保存路径。
+  --steps_per_epoch STEPS_PER_EPOCH
+                        每个周期的步数。
+  --height HEIGHT       图像高度。
+  --width WIDTH         图像宽度。
+  --center_crop         是否将输入图像中心裁剪到指定分辨率。如果未设置，图像将被随机裁剪。图像会在裁剪前先调整到指定分辨率。
+  --random_flip         是否随机水平翻转图像。
+  --batch_size BATCH_SIZE
+                        训练数据加载器的批量大小（每设备）。
+  --dataloader_num_workers DATALOADER_NUM_WORKERS
+                        数据加载使用的子进程数量。0 表示数据将在主进程中加载。
+  --precision {32,16,16-mixed}
+                        训练精度。
+  --learning_rate LEARNING_RATE
+                        学习率。
+  --lora_rank LORA_RANK
+                        LoRA 更新矩阵的维度。
+  --lora_alpha LORA_ALPHA
+                        LoRA 更新矩阵的权重。
+  --use_gradient_checkpointing
+                        是否使用梯度检查点。
+  --accumulate_grad_batches ACCUMULATE_GRAD_BATCHES
+                        梯度累积的批次数量。
+  --training_strategy {auto,deepspeed_stage_1,deepspeed_stage_2,deepspeed_stage_3}
+                        训练策略。
+  --max_epochs MAX_EPOCHS
+                        训练轮数。
+  --modelscope_model_id MODELSCOPE_MODEL_ID
+                        ModelScope 上的模型 ID (https://www.modelscope.cn/)。如果提供模型 ID，模型将自动上传到 ModelScope。
+```