代码说明

预测性能

• 训练步数 ：预计训练 15,000 步
• 耗时估计 ：总耗时约 5 小时

环境配置（必选）

• Docker 配置 ：详细的步骤及注释在 Dockerfile 中。详见 Dockerfile 文件。

数据（必选）

• 数据集 ：使用 Stable Diffusion webui 制作的高质量人像文本对数据集。

预训练模型（必选）

• 模型 ：rembg

算法（必选）

• 数据处理 ：使用 Stable Diffusion webui 制作的高质量人像文本对数据集来微调 unidiffuser 模型。
• 算法增强 ：引入了 DDIM 算法以提高推理速度。
• 图像处理 ：应用 image2image 方法对输入图像进行编辑。

整体思路介绍（必选）

• 数据准备 ：使用 Stable Diffusion webui 制作高质量人像文本对数据集。
• 速度优化 ：通过引入 DDIM 算法加快推理速度。
• 功能实现 ：利用 image2image 方法实现对输入图像的编辑功能。

训练流程（必选）

1. 启动训练 ：在容器内运行 train.sh 脚本开始训练。
2. 命令行参数 ：定义包括数据目录和输出目录在内的命令行参数。
3. 训练逻辑 ：在 loop() 函数中利用 train_state 对象进行模型训练。
4. 进程判断 ：使用 accelerator.is_main_process 判断是否为主进程。
5. 日志记录 ：在主进程中，计算当前步数 total_step，并在达到一定步数时记录日志和保存模型。
6. 模型保存 ：在达到指定步数时保存模型的 checkpoint 文件，以便后续进行模型推理。
7. 训练结束 ：训练结束时保存最终的模型 checkpoint 文件。