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1 引言

在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。Stable Diffusion 作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目 Dive Into Stable Diffusion v3.5 已经正式发布！这个项目旨在总结我在开发过程中所学到和用到的知识和工具，同时帮助其他开发者更好地理解和应用 Stable Diffusion v3.5 模型。目前，项目提供了多种微调和优化的方法，包括全量参数微调、LoRA、DreamBooth、RLHF和DPO训练等。

项目地址：https://github.com/Donvink/dive-into-stable-diffusion-v3-5

2 项目简介

Dive Into Stable Diffusion v3.5 是一个用于微调 Stable Diffusion v3.5 的训练代码库，基于Hugging Face 的 diffusers 库进行适配开发。

以下是项目的主要功能模块：

• SDv3.5 模型的全量微调
• 使用 LoRA 微调 SDv3.5 模型
• 结合 DreamBooth 与 LoRA 微调 SDv3.5 模型
• 基于 DDPO 和美学评分器的 RLHF（人类反馈强化学习）微调 SDv3.5 模型
• 基于 GRPO 和美学评分器的 RLHF 微调 SDv3.5 模型
• 基于 DPO 微调 SDv1.5 模型
• 基于 ReFL 和图文匹配评分器的 RLHF 微调 SDv1.5 模型

让我们一起 Dive Into Stable Diffusion v3.5 吧！

3 快速上手

3.1 下载代码

git clone https://github.com/Donvink/dive-into-stable-diffusion-v3-5.git

3.2 环境配置

首先安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

3.3 项目结构

项目的目录结构如下：

• datas/ 数据集目录（从 HuggingFace Hub 下载），存放训练用的图片或提示文本
• models/ 预训练模型目录（从 huggingface.co/models 下载）
• outputs/ 输出目录，用于保存模型预测结果和训练检查点
• scripts/ SDv3.5 训练主脚本目录
• src/ 核心训练流程和训练器代码
• demo.py / demo.sh SDv3.5 推理示例
• requirements.txt / setup.py 基础依赖配置
• train*.py 核心训练脚本

3.4 下载模型与数据集

从 HuggingFace 或 GitHub 下载所需的模型：

models
|-- aesthetics-predictor-v1-vit-large-patch14
|-- clip-vit-large-patch14
|-- improved-aesthetic-predictor
`-- stable-diffusion-3.5-medium

从以下地址下载 improved-aesthetic-predictor：
improved-aesthetic-predictor

下载数据集：

datas
|-- dogs
`-- pokemon

3.5 运行指令

• SDv3.5 全量微调

bash scripts/train_full_finetuning_sd3.sh

• LoRA 微调 SDv3.5

bash scripts/train_text_to_image_lora_sd3.sh

• DreamBooth + LoRA 微调 SDv3.5

bash scripts/train_dreambooth_lora_sd3.sh

• DDPO + 美学评分器 RLHF 微调

bash scripts/train_aesthetic_ddpo_sd3.sh

• GRPO + 美学评分器 RLHF 微调

# 注意：这部分代码可能存在问题，还需要完善。
bash scripts/train_aesthetic_rlhf_grpo_lora_sd3.sh

• DPO 微调 SDv1.5

bash scripts/train_dpo_sd_v1_5.sh

• ReFL + 图文匹配评分器的 RLHF 微调

bash scripts/train_refl_v1_5.sh

3.6 核心参数说明

3.6.1 通用参数

• --pretrained_model_name_or_path 预训练模型路径
• --output_dir 模型输出和日志目录
• --seed 训练随机种子（默认不设置）

3.6.2 优化器/学习率

• --max_train_steps 总训练步数
• --gradient_accumulation_steps 梯度累积步数
• --train_batch_size 实际批大小（具体参考脚本说明）
• --checkpointing_steps 模型保存间隔步数
• --gradient_checkpointing 自动为 SDXL 启用梯度检查点
• --learning_rate 基础学习率
• --scale_lr 学习率缩放（推荐启用但非默认）
• --lr_scheduler 学习率调度器类型（默认线性预热）
• --lr_warmup_steps 学习率预热步数

3.6.3 数据相关

• --dataset_name 数据集名称（来自 HuggingFace Hub）
• --cache_dir 本地数据集缓存路径（需根据文件系统调整）
• --resolution 输入分辨率（非 SDXL 默认 512，SDXL 默认 1024）
• --random_crop 和 --no_hflip 数据增强设置
• --dataloader_num_workers 数据加载器工作线程数

4 结语

我们希望 Dive Into Stable Diffusion v3.5 能够成为你在探索生成模型道路上的得力助手。无论你是经验丰富的开发者还是初学者，我们都欢迎你参与到这个项目中来，共同推动技术的进步。如果你有任何问题或建议，请随时通过 GitHub 提交 Issue 或 Pull Request。

让我们一起开启这段精彩的旅程吧！

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