使用 diffusers 训练你自己的 ControlNet 🧨

简介

ControlNet 这个神经网络模型使得用户可以通过施加额外条件，细粒度地控制扩散模型的生成过程。这一技术最初由 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 这篇论文提出，并很快地风靡了扩散模型的开源社区。作者开源了 8 个不同的模型，使得用户可以用 8 种条件去控制 Stable Diffusion 模型（包括版本 1 到 5 ）。这 8 种条件包括姿态估计、深度图、边缘图、素描图 等等。

• ControlNet 博文链接:
  https://hf.co/blog/zh/controlnet
• Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 论文:
  https://hf.co/papers/2302.05543
• 作者 Lvmin Zhang 提供的多种条件:
  https://hf.co/lllyasviel

ControlNet 姿态举例

在这篇博客中，我们首先介绍训练 Uncanny Faces model 的步骤。这是一个基于 3D 合成人脸的人脸姿态模型（这里的 uncanny faces 只是一个无意得到的结果，后面我们会讲到）。

开始着手用 Stable Diffusion 训练你的 ControlNet

训练你自己的 ControlNet 需要 3 个步骤:

1. 设计你想要的生成条件: 使用 ControlNet 可以灵活地“驯服” Stable Diffusion，使它朝着你想的方向生成。预训练的模型已经展示出了大量可用的生成条件，此外开源社区也已经开发出了很多其它条件，比如这里 像素化的色彩板。
   https://hf.co/thibaud/controlnet-sd21-color-diffusers

2. 构建你自己的数据集: 当生成条件确定好后，就该构建数据集了。你既可以从头构建一个数据集，也可以使用现有数据集中的数据。为了训练模型，这个数据集需要有三个维度的信息: 图片、作为条件的图片，以及语言提示。

3. 训练模型: 一旦数据集建好了，就可以训练模型了。如果你使用 这个基于 diffusers 的训练脚本，训练其实是最简单的。这里你需要一个至少 8G 显存的 GPU。
   https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/controlnet

1. 设计你想要的生成条件

在设计你自己的生成条件前，有必要考虑一下两个问题:

1. 哪种生成条件是我想要的？
2. 是否已有现存的模型可以把正常图片转换成我的条件图片？

举个例子，假如我们想要使用人脸特征点作为生成条件。我们的思考过程应该是这样: 1. 一般基于特征点的 ControlNet 效果都还挺好。2. 人脸特征点检测也是一个很常见的任务，也有很多模型可以在普通图片上检测人脸特征点。3. 让 Stable Diffusion 去根据特征点生成人脸图片也挺有意思，还能让生成的人脸模仿别人的表情。

面部特征区域举例

2. 构建你自己的数据集

好！那我们现在已经决定用人脸特征点作为生成条件了。接下来我们需要这样构建数据集:

• 准备 ground truth 图片 (image): 这里指的就是真实人脸图片
• 准备 条件图片 (conditioning_image): 这里指的就是画出来的特征点
• 准备 说明文字 (caption): 描述图片的文字

针对这个项目，我们使用微软的 FaceSynthetics 数据集: 这是一个包含了 10 万合成人脸的数据集。你可能会想到其它一些人脸数据集，比如 Celeb-A HQ 和 FFHQ，但这个项目我们决定还是采用合成人脸。

合成人脸样例数据集

这里的 FaceSynthetics 数据集看起来是个不错的选择: 它包含了真实的人脸图片，同时也包含了被标注过的人脸特征点（按照 iBUG 68 特征点的格式），同时还有人脸的分割图。

面部合成描述

然而，这个数据集也不是完美的。我们前面说过，我们应该有模型可以将真实图片转换到条件图片。但这里似乎没有这样的模型，把人脸图片转换成我们特征点标注形式（无法把特征点转换为分割图）。

所以我们需要用另一种方法:

• 使用 FaceSynthetics 中的真实图片 (image)
• 使用一个现有的模型把人脸图片转换为 68 个特征点的形式。这里我们使用 SPIGA 这个模型
  https://github.com/andresprados/SPIGA
• 使用自己的代码把人脸特征点转换为人脸分割图，以此作为“条件图片” (conditioning_image)
• 把这些数据保存为 Hugging Face DatasetAhttps://hf.co/docs/datasets/indexx

这里 是将真实图片转换到分割图的代码，以及将数据保存为 Hugging Face Dataset 的代码。
https://hf.co/datasets/pcuenq/face_synthetics_spiga

现在我们准备好了 ground truth 图片和“条件图片”，我们还缺少说明文字。我们强烈推荐你把说明文字加进去，但你也可以试试使用空的说明文字来看看效果。因为 FaceSynthetics 数据集并没有自带说明文字，我们使用 BLIP captioning 去给图片加上文字（代码在这里）。

• BLIP captioning 文档:
  https://hf.co/docs/transformers/model_doc/blip
• 代码地址:
  https://hf.co/datasets/multimodalart/facesyntheticsspigacaptioned

至此，我们就完成了数据集的构建。这个 Face Synthetics SPIGA with captions 数据集包含了 ground truth 图片、条件图片，以及对应的说明文字，总计有 10 万条数据。一切就绪，我们现在可以开始训练模型了。
https://hf.co/datasets/multimodalart/facesyntheticsspigacaptioned

新数据集

3. 模型训练

有了 数据，下一步就是训练模型。即使这部分很难，但有了 下面的脚本，这个过程却变成了最简单的部分。我们用了一个 A100 GPU去训练（在 LambdaLabs 每小时 1.1 美元租的）。

• 脚本地址:
  https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/controlnet
• LambdaLabs:
  https://lambdalabs.com

我们的训练经验

我们以 batch size 为 4 训练了 3 个 epoch。结果表明此策略有些太激进，导致结果出现过拟合现象。模型有点忘记人脸的概念了，即使提示语中包含“怪物史莱克”或“一只猫”，模型也只会生成人脸而不是“史莱克”或猫；同时模型也对各种风格变得不敏感。

如果我们只训练 1 个 epoch (即模型仅学习了 10 万张照片)，模型倒是能遵循输入的姿态，同时也没什么过拟合。看起来还行，但由于我们用的是合成数据，模型最终生成的都是些看起来很 3D 的人脸，而不是真实人脸。当然，基于我们用的数据集，生成这样的效果也正常。这里是训练好的模型 uncannyfaces_25K。
https://hf.co/multimodalart/uncannyfaces_25K

在这张可交互表格 (请访问下面的链接) 中，你可以看看不同步数下模型训练进度如何。在训练了大约 15k 步后，模型就已经开始学习姿态了。最终模型在 25k 步后成熟。
https://wandb.ai/apolinario/controlnet/reports/ControlNet-Uncanny-Faces-Training--VmlldzozODcxNDY0

训练具体怎么做

首先我们安装各种依赖:

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb
huggingface-cli login
wandb login 

然后运行 train_controlnet.py 这个脚本:
https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/controlnet/train_controlnet.py

!accelerate launch train_controlnet.py \
 --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-2-1-base" \
 --output_dir="model_out" \
 --dataset_name=multimodalart/facesyntheticsspigacaptioned \
 --conditioning_image_column=spiga_seg \
 --image_column=image \
 --caption_column=image_caption \
 --resolution=512 \
 --learning_rate=1e-5 \
 --validation_image "./face_landmarks1.jpeg" "./face_landmarks2.jpeg" "./face_landmarks3.jpeg" \
 --validation_prompt "High-quality close-up dslr photo of man wearing a hat with trees in the background" "Girl smiling, professional dslr photograph, dark background, studio lights, high quality" "Portrait of a clown face, oil on canvas, bittersweet expression" \
 --train_batch_size=4 \
 --num_train_epochs=3 \
 --tracker_project_name="controlnet" \
 --enable_xformers_memory_efficient_attention \
 --checkpointing_steps=5000 \
 --validation_steps=5000 \
 --report_to wandb \
 --push_to_hub

我们详细看看这些设置参数，同时也看看有哪些优化方法可以用于 8GB 以下显存的 GPU 训练。

• pretrained_model_name_or_path: 基础的 Stable Diffusion 模型，这里我们使用 v2-1 版本，因为这一版生成人脸效果更好
• output_dir: 保存模型的目录文件夹
• dataset_name: 用于训练的数据集，这里我们使用 Face Synthetics SPIGA with captions
  https://hf.co/datasets/multimodalart/facesyntheticsspigacaptioned
• conditioning_image_column: 数据集中包含条件图片的这一栏的名称，这里我们用 spiga_seg
• image_column: 数据集中包含 ground truth 图片的这一栏的名称，这里我们用 image
• caption_column: 数据集中包含文字说明的这一栏的名称，这里我们用 image_caption
• resolution: ground truth 图片和条件图片的分辨率，这里我们用 512x512
• learning_rate: 学习率。我们发现设成 1e-5 效果很好，但你也可以试试介于 1e-4 和 2e-6 之间的其它值
• validation_image: 这里是让你在训练过程中偷窥一下效果的。每隔 validation_steps 步训练，这些验证图片都会跑一下，让你看看当前的训练效果。请在这里插入一个指向一系列条件图片的本地路径
• validation_prompt: 这里是一句文本提示，用于和你的验证图片一起验证当前模型。你可以根据你的需要设置
• train_batch_size: 这是训练时使用的 batch size。因为我们用的是 V100，所以我们还有能力把它设成 4。但如果你的 GPU 显存比较小，我们推荐直接设成 1。
• num_train_epochs: 训练模型使用的轮数。每一轮模型都会看一遍整个数据集。我们实验用的是 3 轮，但似乎最好的结果应该是出现在一轮多一点的地方。当训练了 3 轮时，我们的模型过拟合了。
• checkpointing_steps: 每隔这么多步，我们都会保存一下模型的中间结果检查点。这里我们设置成 5000，也就是每训练 5000 步就保存一下检查点。
• validation_steps: 每隔这么多步，validation_image 和 validation_prompt 就会跑一下，来验证训练过程。
• report_to: 向哪里报告训练情况。这里我们使用 Weights and Biases 这个平台，它可以给出美观的训练报告。
• push_to_hub: 将最终结果推到 Hugging Face Hub.

但是将 train_batch_size 从 4 减小到 1 可能还不足以使模型能够在低配置 GPU 上运行，这里针对不同 GPU 的 VRAM 提供一些其它配置信息:

适配 16GB 显存的 GPU

pip install bitsandbytes

--train_batch_size=1 \
--gradient_accumulation_steps=4 \
--gradient_checkpointing \
--use_8bit_adam

这里 batch size 设为 1，同时使用 4 步的梯度累计等同于你使用原始的 batch size 为 4 的情况。除此之外，我们开启了对梯度保存检查点，以及 8 bit 的 Adam 优化器训练，以此更多地节省显存。

适配 12GB 显存的 GPU

--gradient_accumulation_steps=4 \
--gradient_checkpointing \
--use_8bit_adam
--set_grads_to_none

适配 8GB 显存的 GPU

请参考 我们的教程
https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/controlnet

4. 总结

训练 ControlNet 的过程非常有趣。我们已经成功地训练了一个可以模仿真实人脸姿态的模型。然而这个模型更多是生成 3D 风格的人脸图片而不是真实人脸图片，这是由于我们使用了合成人脸的数据执行训练。当然这也让生成的模型有了独特的魅力。

试试我们的 Hugging Face Space:
https://huggingface.co/spaces/pcuenq/uncanny-faces

下一步，为了生成真实的人脸图片，同时还不使用真实人脸数据集，我们可以用 Stable Diffusion Image2Image 跑一遍所有的 FaceSynthetics 图片，把看起来很 3D 的人脸转换成真实人脸图片，然后再训练 ControlNet。

请继续关注我们，接下来我们将举办 ControlNet 训练赛事。请在 Twitter 关注 Hugging Face，或者加入我们的 Discord 以便接收最新消息！

如果您此前曾被 ControlNet 将 Lofi Girl 的动画形象改成写实版类真人画面的能力折服 (使用 🧨 Diffusers 实现 ControlNet 高速推理)，却又担心自己难以承担高昂的训练成本，不妨报名参加我们近期的提供免费 TPU 的 ControlNet 微调活动。试试看充满创造力的你能有什么样的大作！

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英文原文: https://hf.co/blog/train-your-controlnet

作者: Apolinário from multimodal AI art, Pedro Cuenca

译者: HoiM Y, 阿东