时间：2024.1.23

1.dreambooth配置文件

dreambooth在mmagic中的路径：

configs/dreambooth

本文以dreambooth.py 为例

configs/dreambooth/dreambooth.py

2.下载数据集

下载数据集并保存至data/dreambooth/，数据集：

https://drive.google.com/drive/folders/1BO_dyz-p65qhBRRMRA4TbZ8qW4rB99JZ

文件夹的数据结构如下：

data
└── dreambooth
    └──imgs
       ├── alvan-nee-Id1DBHv4fbg-unsplash.jpeg
       ├── alvan-nee-bQaAJCbNq3g-unsplash.jpeg
       ├── alvan-nee-brFsZ7qszSY-unsplash.jpeg
       └── alvan-nee-eoqnr8ikwFE-unsplash.jpeg

3.修改配置文件中数据集路径

修改配置文件中的数据集路径，就是上一步骤中图片的路径。

data_root='你的数据集路径'

4.从hugging face 下载与训练权重

hugging face 中stable diffusiond的网址如下：

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5

点击Files and versions就能下载相关文件了：

要下载的权重和配置文件入下：

runwayml
└── stable-diffusion-v1-5
    └── scheduler
       └── scheduler_config.json
    └── text_encoder
		├── config.json
		└── pytorch_model.bin
	└── tokenizer
		├── merges.txt
        ├── special_tokens_map.json
        ├── tokenizer_config.json
        └── vocab.json
	└── unet
		├── config.json
		└── diffusion_pytorch_model.bin
	└── vae
		├── config.json
		└── diffusion_pytorch_model.bin

根据上述说明，从hugging face下载。注意文件夹的数据结构。注意文件的名称不能随意改。注意其他文件不需要，就没不要下载了。
将这些文件放在你喜欢的路径下，记住这个路径，在下一步中要用，用来替换配置文件中的stable_diffusion_v15_url路径。

5.修改stable_diffusion_v15_url路径

在配置文件中configs/dreambooth/dreambooth.py修改stable_diffusion_v15_url路径，默认是：

stable_diffusion_v15_url = 'runwayml/stable-diffusion-v1-5'

这个stable_diffusion_v15_url的作用是读入vae、unet、clip、scheduler的权重和配置文件。但是如果路径不是这个就要改成自己的路径。你自己的路径在步骤3中已经准备好了。

stable_diffusion_v15_url = '你自己的路径'

6.评价

（1）Hugging face喜欢整洋活，把代码集成好放pip中，通过pip安装直接调用。但这有个问题，需要下载权重的时候，自动联网下，但如果连不上网就没有办法下了啊！readme也不说明下哪些权重。
（2）MMagic太依赖hugging face 的diffuser了，干脆直接用diffuser就完了呗，还用mmagic干什么呢？学学隔壁的mmdetection等，要想做一个库，就不要那么依赖diffuser。建议把diffuser的代码该重构重构，权重该转到自家代码库就转。
（3）MMagic中默认提供的能训练的模型太少了，大部分只给了推理代码，没有给训练代码。真离谱！作为openmmlab旗下的扩散模型继承代码库，mmagic中大部分模型竟然不能训练！