diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。
微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。
引导，引导生成过程，改变输出结果。
作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。
一般而言30左右大部分不会出错。
liblibai 搜索即可找到
这是在sd模型里随便截的图，其包含的采样方法。本次实验所用的就是其中的DDIM模型。
本次数据结果，有点像，上述的采样步数的设置特点：
梯度积累
对于一批数据，假设有32个图像，可以将其分成4批8个图像，分别进行训练，但前3次不改变权重，第4次改变权重，同样可以实现迭代训练。这样可以减轻硬件负担，拿时间换可行性。
如何实现：
设置一个切分数，比如32个图分成4批，然后在权重更新之前加一句判断，仅当迭代次数是切分数的整数倍时更新权重。
经过一番努力（不停地点击运行代码），获得了一堆 奇怪的东西。
