1. 가상 환경

• Conda

  1. conda create -n stable_diffusion python=3.10
  2. source activate stable_diffusion
  3. conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
  4. conda install -c xformers xformers
  5. conda install -c conda-forge transformers
  6. conda install -c anaconda diffusers-torch
  7. conda install -c conda-forge wandb
  8. conda install -c fastai accelerate
  9. python stable_diffusion/main.py --exp-name=[tag]ExpName --max-train-steps=1 --valid-epoch=1 --ckpt-step=1 --grid-size 1 2

  • 서버 새로 생성

    

  • 위에 패키지들 설치

    

  • python -m stable_diffusion.main --exp-name=[tag]ExpName --max-train-steps=1 --valid-epoch=1 --ckpt-step=1 --grid-size 1 2 실행 후

    

• Poetry → 실패(torch와 부딪힘)

  1. apt install -y curl
  2. curl -sSL <https://install.python-poetry.org> | python3 -
  3. export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin
  4. poetry
  5. poetry init
  6. poetry shell
     • poetry install → init에서 설정해 둔 패키지가 없으므로 pass
     • poetry add _____
       • torch
       • torchvision
       • xformers
       • transformers
       • diffusers
       • wandb
       • pandas

2. 경로 설정

├── dataset.py
├── main.py
├── train.py
├── utils
│   ├── plot.py
│   └── training.py
└── experiments
    ├── [tag]ExpName
		│   ├── checkpoints
		│   ├── results
		│ 	│   └── valid
		│   ├── albums.csv
		│   └── prompts.txt
    ├── [tag]ExpName2
		│   ├── checkpoints
		│   ├── results
		│ 	│   └── valid
		│   ├── albums.csv
		│   └── prompts.txt

3. Dataset 설정

3.1 Experiments folder 생성

• experiments 폴더 안에 [tag]ExpName 폴더 생성

3.2 CSV 파일 형식

• 만약 text를 여러 개 넣고 싶다면 |를 사용해서 구분해 주면 됩니다.
  • Ex) A photo of a dance album cover|A photo of a hiphop album cover
• text가 한 개 이상인 경우에도 모델에는 하나의 text만 들어가게 됩니다.(random)

3.3 Text 파일 형식

• 줄 바꿈(\\n)을 기준으로 validation에 사용할 prompts를 적어주시면 됩니다.

4. 학습 시작

1. experiments 폴더 안에 [tag]ExpName으로 폴더를 하나 더 만든 후 수집한 데이터를 [tag]ExpName 폴더 안에 넣어주시면 됩니다.
   • albums.csv
   • prompts.txt
2. 그 다음 command 명령어를 사용해서 parameter들을 지정해 주시고 실행하시면 됩니다.
   • help에 설명을 자세히 적어두었습니다.

5. Test