环境安装

为运行稳定的扩散模型（Stable Diffusion）进行训练，确保您的Python版本≥3.8，并且计算机至少配备一张具备大约22GB显存的英伟达显卡。以下命令将安装必要的库：

pip install swanlab diffusers datasets accelerate torchvision transformers

准备数据集

数据集使用lambdalabs/naruto-blip-captions，您可以通过以下命令下载：

datasets.load_dataset("lambdalabs/naruto-blip-captions")

若网络连接存在问题，将数据集下载至本地后，确保解压至与训练脚本同一目录。

准备模型

下载预训练模型stable-diffusion-v1-5，操作如下：

transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

如果网络连接不佳，确保从本地下载stable-diffusion-v1-5.zip文件，解压后与训练脚本存放于同一目录。

配置训练可视化工具

注册SwanLab.cn账号获取API Key，用于监控训练过程和评估模型效果。

开始训练

使用预训练模型对数据集进行微调，设置关键参数如下所示：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

# 初始化训练参数
train_params = {
    "use_ema": True,  # 使用指数移动平均技术
    "resolution": 512,  # 图像分辨率为512像素
    "center_crop": True,  # 进行中心裁剪
    "random_flip": True,  # 随机翻转图像
    "train_batch_size": 1,  # 批次大小为1
    "gradient_accumulation_steps": 4,  # 梯度累积步骤数
    "gradient_checkpointing": True,  # 使用梯度检查点技术
    "max_train_steps": 15000,  # 最大训练步数
    "learning_rate": 1e-05,  # 学习率为1e-05
    "max_grad_norm": 1,  # 梯度范数的最大值为1
    "seed": 42,  # 设置随机种子
    "lr_scheduler": "constant",  # 常数学习率调度器
    "lr_warmup_steps": 0,  # 预热步数为0
    "output_dir": "sd-naruto-model"  # 模型输出目录
}

# 转移模型到GPU
model = model.to("cuda")

# 初始化训练命令
train_command = f"python train_sd1-5_naruto.py --use_ema --resolution={train_params['resolution']} --center_crop --random_flip --train_batch_size={train_params['train_batch_size']} --gradient_accumulation_steps={train_params['gradient_accumulation_steps']} --gradient_checkpointing --max_train_steps={train_params['max_train_steps']} --learning_rate={train_params['learning_rate']} --max_grad_norm={train_params['max_grad_norm']} --seed={train_params['seed']} --lr_scheduler={train_params['lr_scheduler']} --lr_warmup_steps={train_params['lr_warmup_steps']} --output_dir={train_params['output_dir']}"

# 执行训练命令
!{train_command}

训练结果演示

使用SwanLab监控训练过程，并在完成训练后展示生成的图像样本。

模型推理

加载训练好的模型进行推理：

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("sd-naruto-model", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
prompt = "Lebron James with a hat"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("result.png")

结论与资源链接

训练完成的模型和结果展示了在特定数据集上微调模型的能力，实现了从文本提示生成图像的目标。SwanLab提供了可视化训练过程和评估模型效果的工具。

资源链接提供详细训练指导、代码示例及模型访问方式，帮助您进一步探索文本到图像生成的更多可能。同时，对于数据集、模型文件等资源，HuggingFace 和 GitHub 上的开源项目提供了广泛的支持与社区交流。

请参照这些资源获取完整代码示例、查阅详细文档，并加入开发者社区获取最新技术更新和实用建议。