Stable Diffusion数据合成的关键步骤是什么

Stable Diffusion数据合成的关键步骤如下：

1. 数据准备

• 收集高质量图像数据集，确保分辨率≥512×512，去除水印、复杂背景等干扰。
• 若需特定主题，可标注文本描述（prompt），形成“图像-文本”对。

1. 环境配置

• 安装Python、PyTorch等依赖，配置GPU环境（建议≥8GB显存）。
• 下载预训练模型（如SD v1.5或SDXL），支持LoRA微调以适配特定风格。

1. 模型训练（可选）

• 若需定制化，通过Dreambooth或LoRA微调模型，聚焦特定主体（如人物、物体）。
• 训练时需定义损失函数（如文本-图像匹配损失），优化器选择Adam，迭代次数根据数据量调整。

1. 参数设置

• 核心参数：
• CFG Scale（7-10）：平衡提示词约束与生成多样性。
• Steps（25-50）：控制去噪步数，影响细节精度，步数越高生成时间越长。
• Seed：固定值可复现结果，-1为随机生成。
• 采样器选择：常用DPM++ 2M Karras（精细）或Euler a（快速），影响生成风格。

1. 生成与后处理

• 输入文本提示和参数，通过模型生成图像，支持批量生成（通过Batch size控制数量）。
• 可启用“高分辨率修复”（Hires fix）提升画质，或通过图生图功能优化细节。

1. 评估与优化

• 检查生成图像与提示词的语义一致性，调整CFG Scale或提示词优化结果。
• 若需提升多样性，可降低CFG Scale或引入随机种子变异。

关键数据来源：