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Stable Diffusion + CelebA-Dialog 数据集：不同数据集文本标签格式不一致？我的实验记录

news 2025/7/7 0:57:51

记录(可点击目录跳过)

正文

一、我的困惑

1. 数据集格式不匹配

2. 实验焦虑

3. 如何适配现有资源

二、我的解决方案整理

1. 把标签转成自然语言描述

2. 利用现成的 captions

3. 微调 Stable Diffusion（进阶做法）

4. 支持多模态输入（重构式做法）

三、缓解实验焦虑的策略

1. 分步走，别急

2. 多试几个数据集

3. 记录过程 + 合理休息

四、短期适配思路

1. 先用现成的 captions 起步

2. 不够就用标签拼句子

3. 效果验证 + 再扩展

五、总结 & 后续打算

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图文生成方向实验部分停滞了很久，焦头烂额。熬夜伤身伤精力，得不偿失，大家一定要最好11点前睡觉，第二天起床状态会好很多，一日之计在于晨，大家可以坚持早起的第一个小时先做最重要的事，甚至你高度专注的话，这一小时能完成平时一天近八成的工作，及时把有效推进记录下来（可以在纸质本或者OneNote记录每天进展，这一点很重要，即使仅有思路也可以记录），好记性不如烂笔头，长期坚持形成正反馈后，工作学习也会轻松效果很多。

心理状态极差之际，自我怀疑，焦虑这种情绪笼罩自己很久，最怕清醒的无方向忙东忙西沉沦，我有寻求帮助看了一些书籍，最近看的是《少有人走的路·心智成熟的旅程》，有一点我记忆尤深分享给大家：思考一个选择题？一天先痛苦一小时再轻松八小时的工作和先轻松一两个小时工作再剩余七个小时伴随痛苦情绪的工作。意思就是我们每天高精力的第一个小时可以优先做最重要的事情，有推进即记录。不管是学习、生活还是人际关系，坚持每天反思复盘，相比以往会有好效。尤其是每一个还在焦虑有过熬夜的同学，找到你的热情+坚持(包括生活中每件不起眼的小事情：按时吃饭、早睡早起作息规律、运动、看书读书记录，适度娱乐放松)，将爱好变为习惯，会超越很多人，不出多久，相信会感受到改变。为什么第一个小时高度专注最重要的事情？每天早晨的第一小时，冷静思考、思路方法正确，直面困难能根治焦虑，工作推进记录后，后面会轻松许多，这样傍晚就有自由的时间，尽兴的放松、玩！睡前一小时不碰手机，晚上不深度动脑，可以看会书。

正文

最近在做 Stable Diffusion 的实验，打算用 CelebA-Dialog 数据集跑通图像生成，但遇到了一些麻烦……特别是数据格式的问题，还有实验本身带来的压力。索性这篇就当做一次实验笔记，把我的困惑、解决思路和后续打算都整理一下，顺便希望能帮到有类似问题的朋友。

一、我的困惑

1. 数据集格式不匹配

Stable Diffusion 本身是基于自然语言描述提示生成图像的，但我手头的 CelebA-Dialog 数据集大部分信息是标签（比如发色、性别、发型），只有少量自然语言描述，很多还不完整。也就是说，它并不是天然适合 prompt-based 的扩散模型，我最近部署的stable diffusion是主要基于文本生成图像(具体部署看下面这篇)，现在的思路是跑多个公共数据集。
深度学习项目记录·Stable Diffusion从零搭建、复现笔记

2. 实验焦虑

实验这事真挺磨人的。一边要处理数据集的格式，一边又想着模型是不是也得改点什么。每天都在各种尝试和 debug 中来回拉扯，搞得脑子有点转不过来了。

3. 如何适配现有资源

我其实是想微调小改模型基础上，最大程度利用现有的数据集，把 Stable Diffusion 跑通。但问题是标签这玩意模型根本不理解，我该怎么转化成它能“懂”的提示？如果真的不行，是不是还得换数据集？

二、我的解决方案整理

1. 把标签转成自然语言描述

这个是最直观的方式，比如把：

hair_color: brown
hair_length: short

拼成一句话："A person with short brown hair"。然后喂给 Stable Diffusion 生成图像。

优点：实现简单，几行 Python 就能搞定，适合快速验证效果。

2. 利用现成的 captions

CelebA-Dialog 虽然大多是标签，但它也提供了一些自然语言 captions 和 editing requests，藏在 text (HQ) 文件夹里。直接提取来用，或者再结合标签补全描述也行。

比如：
"A young female with short brown hair and a youthful appearance"

优点：语义完整，不用太费脑子加工，保留了数据集原有语境。

3. 微调 Stable Diffusion（进阶做法）

如果你打算长期用标签类数据，可以考虑直接用图像 + 标签对来微调 Stable Diffusion，让它适应这种输入格式。

适用场景：高精度、长期项目。
缺点：训练时间长，成本高，不适合快速验证。

4. 支持多模态输入（重构式做法）

更高级的想法是直接改 Stable Diffusion 的输入管道，让它支持结构化输入，比如 JSON 格式标签 + 可选 mask + prompt。

适合谁？ 追求创新、愿意改代码的选手。

三、缓解实验焦虑的策略

1. 分步走，别急

先用小数据测试（比如 100~500 张图），验证一下标签转 prompt 的方案能不能出图、生成质量怎么样。效果 OK 再扩展到全数据集。

优点：减轻心理负担，避免一上来就“爆炸”。

2. 多试几个数据集

除了 CelebA-Dialog，也可以看看这些：

数据集	特点
FFHQ	高质量人脸数据，自带结构清晰的标签
COCO	带自然语言 captions，可直接用
DeepFashion	标签丰富，适合生成服饰图像

挑一个适配好格式的，用来对照实验流程，搞通 Stable Diffusion 的“提示-生成”链路。

3. 记录过程 + 合理休息

每次试验搞点笔记，记录用的数据、脚本、效果截图，方便以后查问题。搞累了别硬扛，休息一会，状态回来效率更高。

四、短期适配思路

1. 先用现成的 captions 起步

直接拿 CelebA-Dialog 里的自然语言描述试一下 Stable Diffusion 能不能出效果。

2. 不够就用标签拼句子

写个脚本把标签按模板拼成句子，比如：

def label_to_prompt(attributes):
    return f"A {attributes['age']} {attributes['gender']} with {attributes['hair_length']} {attributes['hair_color']} hair"

这样做的好处是：灵活、快速，不依赖额外数据或模型改动。