卷友们好，我是rumor。

关注早的朋友们应该知道，我有个姐妹，她去年回深圳老家了，本来我觉得还ok，还能再约着一起旅游。

谁知道一年多了，我还没出过北京（微笑。

以前有个快乐源泉，就是照她的黑照，但素材库已经好久没新增了。正好最近想学文生图，于是就只能对不起她了。

经过一番折腾，终于有了些效果，发到了B站上，欢迎大家验（三）收（连）：

点击文末阅读原文直达B站

下面，我分享一下这次可控生成的步骤，其实非常简单，有一点代码基础就能做。但请谨记，切勿滥用他人的照片，触犯隐私哦。

实现流程

环境部署

这次是基于dreambooth这个算法做的，算法解读请见中森的总结。Github上已经有几个热门的dreambooth实现了，我直接用了我朋友做的库：

https://github.com/CrazyBoyM/dreambooth-for-diffusion

可以直接用他的镜像在autodl上创建实例，也可以部署到自己的机器，我直接用了autodl，创建完登录进去就可以用了。

预处理

我朋友提供了图像裁剪工具，但我建议手动截一下面部，不然自动居中后可能就没了。另外手动处理后记得把图片都保存为.png格式，不然读不到。

预训练模型下载

如果只用SDv1.5，可以直接：

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

它的生成风格偏写实，但很多写实照片都很阴间，于是我参考朋友建议，和二次元模型进行了融合，融合比例7:3。

如果要融合权重的话，需要下载这个版本的权重：

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned.ckpt

用我朋友的tools/ckpt_merge.py进行融合，然后再用tools/ckpt2diffusers.py转换成transformer库可读的版本。

如果要使用新出的SDv2版本，记得把diffusers库升级到0.9.0，同样是直接clone下来就能用：

git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2

P.S. 克隆下来之后发现巨大，24个G，直接把目录下的.git删掉就行，ckpt文件不融合也可以删掉。

但SDv2由于变化较大，很多SDv1的prompt都不适用了，所以我最终还是选择SDv1和二次元权重的融合。

训练与生成

图片和权重都准备好之后，直接用tools/train_dreambooth.py就可以训练啦，超参数可以用默认的，我语料多，就把学习率调低了点。

对于生成，直接输入自己写的prompt效果会比较差，细节也会比较阴间，比如她去看世界杯这张：

还有更多更阴间的，我自己看了都害怕。

这时候就要开启prompt大法了，我主要在lexica.art这个网站去搜索相关关键词，最终选出来生成漫威角色的prompt是：

[自定义] as thanos, realistic portrait, symmetrical, highly detailed, digital painting, artstation, concept art, smooth, sharp focus, illustration, cinematic lighting, art by artgerm and greg rutkowski and alphonse mucha

旅游照：

portrait of [自定义], sun glasses, taking a selfie, in front of colosseum, soft focus, 8 k, art by irakli nadar, hyperrealism, hyperdetailed, ultra realistic

最后，其实还是需要很多cherry pick的，大概生成几十张有一张还不错，感觉就是在「搜索模型的记忆」，看我姐妹的脸和哪张模型见过的差不多可以映射上，就会有很好的效果。

当然我认为还跟训练数据数量有关，在搜索prompt时我看过一些AI生成的名人照片，还都不错，但我自己尝试让姐妹跟马斯克握手还是有很大难度，结果都太阴间了。

最最后，欢迎大家投币支持哇！

我是朋克又极客的AI算法小姐姐rumor

北航本硕，NLP算法工程师，谷歌开发者专家

欢迎关注我，带你学习带你肝

一起在人工智能时代旋转跳跃眨巴眼

「我不允许有人还没看过我姐妹跳舞」