强化学习框架优化扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
DRLX 是一个用于通过强化学习进行分布式训练扩散模型的库。它旨在包装 🤗 Hugging Face 的 Diffusers 库,并使用 Accelerate 进行多 GPU 和多节点(目前尚未测试)训练。
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📖 文档
首先确保你已安装 OpenCLIP。之后,你可以通过 pypi 安装该库:
pip install drlx
或从源代码安装:
pip install git+https://github.com/CarperAI/DRLX.git
目前我们仅测试了 Stable Diffusion 1.4、1.5 和 2.1 版本,但由于其即插即用的特性,实际上大多数流程中的任何去噪器都应该可用。使用 DRLX 保存的模型与其原始流程兼容,可以像任何其他预训练模型一样加载。目前仅支持 DDPO 算法进行训练。
from drlx.reward_modelling.aesthetics import Aesthetics from drlx.pipeline.pickapic_prompts import PickAPicPrompts from drlx.trainer.ddpo_trainer import DDPOTrainer from drlx.configs import DRLXConfig # 我们导入一个奖励模型、提示流程、训练器和配置 pipe = PickAPicPrompts() config = DRLXConfig.load_yaml("configs/my_cfg.yml") trainer = DDPOTrainer(config) trainer.train(pipe, Aesthetics())
然后使用训练好的模型进行推理:
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("out/ddpo_exp") prompt = "A mad panda scientist" image = pipe(prompt).images[0] image.save("test.jpeg")
accelerate config accelerate launch -m [你的模块]
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