DiffSynth-Studio/docs/zh/Model_Details/Stable-Diffusion.md

Stable Diffusion

Stable Diffusion 是由 Stability AI 开发的开源扩散式文本到图像生成模型，支持 512x512 分辨率的文本到图像生成。

安装

在使用本项目进行模型推理和训练前，请先安装 DiffSynth-Studio。

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。

快速开始

运行以下代码可以快速加载 AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5 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 2GB 显存即可运行。

import torch
from diffsynth.core import ModelConfig
from diffsynth.pipelines.stable_diffusion import StableDiffusionPipeline

vram_config = {
    "offload_dtype": torch.float32,
    "offload_device": "cpu",
    "onload_dtype": torch.float32,
    "onload_device": "cpu",
    "preparing_dtype": torch.float32,
    "preparing_device": "cuda",
    "computation_dtype": torch.float32,
    "computation_device": "cuda",
}
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    torch_dtype=torch.float32,
    model_configs=[
        ModelConfig(model_id="AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5", origin_file_pattern="text_encoder/model.safetensors", **vram_config),
        ModelConfig(model_id="AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5", origin_file_pattern="unet/diffusion_pytorch_model.safetensors", **vram_config),
        ModelConfig(model_id="AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors", **vram_config),
    ],
    tokenizer_config=ModelConfig(model_id="AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5", origin_file_pattern="tokenizer/"),
    vram_limit=torch.cuda.mem_get_info("cuda")[1] / (1024 ** 3) - 0.5,
)

image = pipe(
    prompt="a photo of an astronaut riding a horse on mars, high quality, detailed",
    negative_prompt="blurry, low quality, deformed",
    cfg_scale=7.5,
    height=512,
    width=512,
    seed=42,
    rand_device="cuda",
    num_inference_steps=50,
)
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
AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5	code	code	code	code	code	code

模型推理

模型通过 StableDiffusionPipeline.from_pretrained 加载，详见加载模型。

StableDiffusionPipeline 的推理输入参数包括：

• prompt: 文本提示词。
• negative_prompt: 负面提示词，默认为空字符串。
• cfg_scale: Classifier-Free Guidance 缩放系数，默认 7.5。
• height: 输出图像高度，默认 512。
• width: 输出图像宽度，默认 512。
• seed: 随机种子，默认不设置时使用随机种子。
• rand_device: 噪声生成设备，默认 "cpu"。
• num_inference_steps: 推理步数，默认 50。
• eta: DDIM 调度器的 eta 参数，默认 0.0。
• guidance_rescale: Guidance rescale 系数，默认 0.0。
• progress_bar_cmd: 进度条回调函数。

模型训练

stable_diffusion 系列模型通过 examples/stable_diffusion/model_training/train.py 进行训练，脚本的参数包括：

• 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 Dataloader 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。用逗号分隔。
    • --extra_inputs: 模型 Pipeline 所需的额外输入参数，以 , 分隔。
    • --fp8_models: 以 FP8 格式加载的模型，目前仅支持参数不被梯度更新的模型。
  • 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。
    • --weight_decay: 权重衰减大小。
    • --task: 训练任务，默认为 sft。
  • 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。
  • 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。
    • --preset_lora_path: 预置 LoRA 检查点路径，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。
  • 分辨率配置
    • --height: 图像/视频的高度。留空启用动态分辨率。
    • --width: 图像/视频的宽度。留空启用动态分辨率。
    • --max_pixels: 最大像素面积，动态分辨率时大于此值的图片会被缩小。
    • --num_frames: 视频的帧数（仅视频生成模型）。
• Stable Diffusion 专有参数
  • --tokenizer_path: Tokenizer 路径，默认为 AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5:tokenizer/。

样例数据集下载：

modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/diffsynth_example_dataset --include "stable_diffusion/*" --local_dir ./data/diffsynth_example_dataset

stable-diffusion-v1-5 训练脚本

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；更多高阶训练算法，请参考训练框架详解。