如何优化Stable Diffusion的数据合成效果

要优化Stable Diffusion的数据合成效果，可以从以下几个方面入手：

1. 合成prompt的多样性和复杂度

• 人工制定类目体系：类似于self-instruct，为每个任务指定指令和例子，让模型进行合成。
• 模型生成任务：从web文本中提取人物描述，让模型以不同人物的口吻生成问题，增加多样性。

2. 使用先进的模型架构和训练技巧

• SDXL模型：采用更大的参数量和更强大的语义理解能力，使用1024*1024分辨率图像训练，并重新训练VAE以改善生成图片的局部和高频细节。
• 条件化图像尺寸：将图像的原始尺寸作为条件嵌入UNet模型中，让模型学到图像分辨率参数。
• 多尺度数据训练：将数据集中图像按照不同的长宽比划分到不同的buckets上，在训练过程中切换不同的buckets。

3. 数据微调和Prompt Tuning

• 使用自有数据进行模型调优：通过大量的文本-图片对训练生成模型，具备了对基本语义的理解能力。
• 冻结部分参数调优：如冻结VAE和Text Encoder，仅调优UNet，或增加attention层进行调优。
• Text Inversion：为Text Encoder的Embeddings增加一个新的维度，冻结VAE和Text Encoder，仅调优新增的字符的Embeddings表。

4. 利用控制模块增强可控性

• ControlNet：通过学习图像之间的相似性和差异性，对生成图像的特定部分进行控制。
• T2I-Adapter：将文本描述转化为图像特征，实现通过文本指导生成图像的功能。

5. 具体应用技巧

• 光影匹配：在生成图片的过程中让生成的图片匹配原图的光影，例如使用tile里面的分块固定颜色。

通过上述方法，可以显著提升Stable Diffusion数据合成的效果，生成更高质量和多样化的图像。