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Diffusion 모델을 학습하기

Unconditional 이미지 생성은 학습에 사용된 데이터셋과 유사한 이미지를 생성하는 diffusion 모델에서 인기 있는 어플리케이션입니다. 일반적으로, 가장 좋은 결과는 특정 데이터셋에 사전 훈련된 모델을 파인튜닝하는 것으로 얻을 수 있습니다. 이 허브에서 이러한 많은 체크포인트를 찾을 수 있지만, 만약 마음에 드는 체크포인트를 찾지 못했다면, 언제든지 스스로 학습할 수 있습니다!

이 튜토리얼은 나만의 🦋 나비 🦋를 생성하기 위해 Smithsonian Butterflies 데이터셋의 하위 집합에서 `UNet2DModel` 모델을 학습하는 방법을 가르쳐줄 것입니다.

💡 이 학습 튜토리얼은 Training with 🧨 Diffusers 노트북 기반으로 합니다. Diffusion 모델의 작동 방식 및 자세한 내용은 노트북을 확인하세요!

시작 전에, 🤗 Datasets을 불러오고 전처리하기 위해 데이터셋이 설치되어 있는지 다수 GPU에서 학습을 간소화하기 위해 🤗 Accelerate 가 설치되어 있는지 확인하세요. 그 후 학습 메트릭을 시각화하기 위해 TensorBoard를 또한 설치하세요. (또한 학습 추적을 위해 Weights & Biases를 사용할 수 있습니다.)

    !pip install diffusers[training]

커뮤니티에 모델을 공유할 것을 권장하며, 이를 위해서 Hugging Face 계정에 로그인을 해야 합니다. (계정이 없다면 여기에서 만들 수 있습니다.) 노트북에서 로그인할 수 있으며 메시지가 표시되면 토큰을 입력할 수 있습니다.

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

또는 터미널로 로그인할 수 있습니다:

    hf auth login

모델 체크포인트가 상당히 크기 때문에 Git-LFS에서 대용량 파일의 버전 관리를 할 수 있습니다.

    !sudo apt -qq install git-lfs
    !git config --global credential.helper store

##
학습 구성

편의를 위해 학습 파라미터들을 포함한 `TrainingConfig` 클래스를 생성합니다 (자유롭게 조정 가능):

    >>> from dataclasses import dataclass

    >>> @dataclass
    ... class TrainingConfig:
    ...     image_size = 128  # 생성되는 이미지 해상도
    ...     train_batch_size = 16
    ...     eval_batch_size = 16  # 평가 동안에 샘플링할 이미지 수
    ...     num_epochs = 50
    ...     gradient_accumulation_steps = 1
    ...     learning_rate = 1e-4
    ...     lr_warmup_steps = 500
    ...     save_image_epochs = 10
    ...     save_model_epochs = 30
    ...     mixed_precision = "fp16"  # `no`는 float32, 자동 혼합 정밀도를 위한 `fp16`
    ...     output_dir = "ddpm-butterflies-128"  # 로컬 및 HF Hub에 저장되는 모델명

    ...     push_to_hub = True  # 저장된 모델을 HF Hub에 업로드할지 여부
    ...     hub_private_repo = None
    ...     overwrite_output_dir = True  # 노트북을 다시 실행할 때 이전 모델에 덮어씌울지
    ...     seed = 0

    >>> config = TrainingConfig()

##
데이터셋 불러오기

🤗 Datasets 라이브러리와 Smithsonian Butterflies 데이터셋을 쉽게 불러올 수 있습니다.

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> config.dataset_name = "huggan/smithsonian_butterflies_subset"
    >>> dataset = load_dataset(config.dataset_name, split="train")

💡HugGan Community Event 에서 추가의 데이터셋을 찾거나 로컬의 `ImageFolder`를 만듦으로써 나만의 데이터셋을 사용할 수 있습니다. HugGan Community Event 에 가져온 데이터셋의 경우 리포지토리의 id로 `config.dataset_name` 을 설정하고, 나만의 이미지를 사용하는 경우 `imagefolder` 를 설정합니다.

🤗 Datasets은 `Image` 기능을 사용해 자동으로 이미지 데이터를 디코딩하고 `PIL.Image`로 불러옵니다. 이를 시각화 해보면:

    >>> import matplotlib.pyplot as plt

    >>> fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 4))
    >>> for i, image in enumerate(dataset[:4]["image"]):
    ...     axs[i].imshow(image)
    ...     axs[i].set_axis_off()
    >>> fig.show()

이미지는 모두 다른 사이즈이기 때문에, 우선 전처리가 필요합니다:

- `Resize` 는 `config.image_size` 에 정의된 이미지 사이즈로 변경합니다.
- `RandomHorizontalFlip` 은 랜덤적으로 이미지를 미러링하여 데이터셋을 보강합니다.
- `Normalize` 는 모델이 예상하는 [-1, 1] 범위로 픽셀 값을 재조정 하는데 중요합니다.

    >>> from torchvision import transforms

    >>> preprocess = transforms.Compose(
    ...     [
    ...         transforms.Resize((config.image_size, config.image_size)),
    ...         transforms.RandomHorizontalFlip(),
    ...         transforms.ToTensor(),
    ...         transforms.Normalize([0.5], [0.5]),
    ...     ]
    ... )

학습 도중에 `preprocess` 함수를 적용하려면 🤗 Datasets의 `set_transform` 방법이 사용됩니다.

    >>> def transform(examples):
    ...     images = [preprocess(image.convert("RGB")) for image in examples["image"]]
    ...     return {"images": images}

    >>> dataset.set_transform(transform)

이미지의 크기가 조정되었는지 확인하기 위해 이미지를 다시 시각화해보세요. 이제 DataLoader에 데이터셋을 포함해 학습할 준비가 되었습니다!

    >>> import torch

    >>> train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=config.train_batch_size, shuffle=True)

##
UNet2DModel 생성하기

🧨 Diffusers에 사전학습된 모델들은 모델 클래스에서 원하는 파라미터로 쉽게 생성할 수 있습니다. 예를 들어, `UNet2DModel`를 생성하려면:

    >>> from diffusers import UNet2DModel

    >>> model = UNet2DModel(
    ...     sample_size=config.image_size,  # 타겟 이미지 해상도
    ...     in_channels=3,  # 입력 채널 수, RGB 이미지에서 3
    ...     out_channels=3,  # 출력 채널 수
    ...     layers_per_block=2,  # UNet 블럭당 몇 개의 ResNet 레이어가 사용되는지
    ...     block_out_channels=(128, 128, 256, 256, 512, 512),  # 각 UNet 블럭을 위한 출력 채널 수
    ...     down_block_types=(
    ...         "DownBlock2D",  # 일반적인 ResNet 다운샘플링 블럭
    ...         "DownBlock2D",
    ...         "DownBlock2D",
    ...         "DownBlock2D",
    ...         "AttnDownBlock2D",  # spatial self-attention이 포함된 일반적인 ResNet 다운샘플링 블럭
    ...         "DownBlock2D",
    ...     ),
    ...     up_block_types=(
    ...         "UpBlock2D",  # 일반적인 ResNet 업샘플링 블럭
    ...         "AttnUpBlock2D",  # spatial self-attention이 포함된 일반적인 ResNet 업샘플링 블럭
    ...         "UpBlock2D",
    ...         "UpBlock2D",
    ...         "UpBlock2D",
    ...         "UpBlock2D",
    ...     ),
    ... )

샘플의 이미지 크기와 모델 출력 크기가 맞는지 빠르게 확인하기 위한 좋은 아이디어가 있습니다:

    >>> sample_image = dataset[0]["images"].unsqueeze(0)
    >>> print("Input shape:", sample_image.shape)
    Input shape: torch.Size([1, 3, 128, 128])

    >>> print("Output shape:", model(sample_image, timestep=0).sample.shape)
    Output shape: torch.Size([1, 3, 128, 128])

훌륭해요! 다음, 이미지에 약간의 노이즈를 더하기 위해 스케줄러가 필요합니다.

##
스케줄러 생성하기

스케줄러는 모델을 학습 또는 추론에 사용하는지에 따라 다르게 작동합니다. 추론시에, 스케줄러는 노이즈로부터 이미지를 생성합니다. 학습시 스케줄러는 diffusion 과정에서의 특정 포인트로부터 모델의 출력 또는 샘플을 가져와 노이즈 스케줄 과 업데이트 규칙에 따라 이미지에 노이즈를 적용합니다.

`DDPMScheduler`를 보면 이전으로부터 `sample_image`에 랜덤한 노이즈를 더하는 `add_noise` 메서드를 사용합니다:

    >>> import torch
    >>> from PIL import Image
    >>> from diffusers import DDPMScheduler

    >>> noise_scheduler = DDPMScheduler(num_train_timesteps=1000)
    >>> noise = torch.randn(sample_image.shape)
    >>> timesteps = torch.LongTensor([50])
    >>> noisy_image = noise_scheduler.add_noise(sample_image, noise, timesteps)

    >>> Image.fromarray(((noisy_image.permute(0, 2, 3, 1) + 1.0) * 127.5).type(torch.uint8).numpy()[0])

모델의 학습 목적은 이미지에 더해진 노이즈를 예측하는 것입니다. 이 단계에서 손실은 다음과 같이 계산될 수 있습니다:

    >>> import torch.nn.functional as F

    >>> noise_pred = model(noisy_image, timesteps).sample
    >>> loss = F.mse_loss(noise_pred, noise)

##
모델 학습하기

지금까지, 모델 학습을 시작하기 위해 많은 부분을 갖추었으며 이제 남은 것은 모든 것을 조합하는 것입니다.

우선 옵티마이저(optimizer)와 학습률 스케줄러(learning rate scheduler)가 필요할 것입니다:

    >>> from diffusers.optimization import get_cosine_schedule_with_warmup

    >>> optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=config.learning_rate)
    >>> lr_scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    ...     optimizer=optimizer,
    ...     num_warmup_steps=config.lr_warmup_steps,
    ...     num_training_steps=(len(train_dataloader) * config.num_epochs),
    ... )

그 후, 모델을 평가하는 방법이 필요합니다. 평가를 위해, `DDPMPipeline`을 사용해 배치의 이미지 샘플들을 생성하고 그리드 형태로 저장할 수 있습니다:

    >>> from diffusers import DDPMPipeline
    >>> import math
    >>> import os

    >>> def make_grid(images, rows, cols):
    ...     w, h = images[0].size
    ...     grid = Image.new("RGB", size=(cols * w, rows * h))
    ...     for i, image in enumerate(images):
    ...         grid.paste(image, box=(i % cols * w, i // cols * h))
    ...     return grid

    >>> def evaluate(config, epoch, pipeline):
    ...     # 랜덤한 노이즈로 부터 이미지를 추출합니다.(이는 역전파 diffusion 과정입니다.)
    ...     # 기본 파이프라인 출력 형태는 `List[PIL.Image]` 입니다.
    ...     images = pipeline(
    ...         batch_size=config.eval_batch_size,
    ...         generator=torch.manual_seed(config.seed),
    ...     ).images

    ...     # 이미지들을 그리드로 만들어줍니다.
    ...     image_grid = make_grid(images, rows=4, cols=4)

    ...     # 이미지들을 저장합니다.
    ...     test_dir = os.path.join(config.output_dir, "samples")
    ...     os.makedirs(test_dir, exist_ok=True)
    ...     image_grid.save(f"{test_dir}/{epoch:04d}.png")

TensorBoard에 로깅, 그래디언트 누적 및 혼합 정밀도 학습을 쉽게 수행하기 위해 🤗 Accelerate를 학습 루프에 함께 앞서 말한 모든 구성 정보들을 묶어 진행할 수 있습니다. 허브에 모델을 업로드 하기 위해 리포지토리 이름 및 정보를 가져오기 위한 함수를 작성하고 허브에 업로드할 수 있습니다.

💡아래의 학습 루프는 어렵고 길어 보일 수 있지만, 나중에 한 줄의 코드로 학습을 한다면 그만한 가치가 있을 것입니다! 만약 기다리지 못하고 이미지를 생성하고 싶다면, 아래 코드를 자유롭게 붙여넣고 작동시키면 됩니다. 🤗

    >>> from accelerate import Accelerator
    >>> from huggingface_hub import create_repo, upload_folder
    >>> from tqdm.auto import tqdm
    >>> from pathlib import Path
    >>> import os

    >>> def train_loop(config, model, noise_scheduler, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler):
    ...     # Initialize accelerator and tensorboard logging
    ...     accelerator = Accelerator(
    ...         mixed_precision=config.mixed_precision,
    ...         gradient_accumulation_steps=config.gradient_accumulation_steps,
    ...         log_with="tensorboard",
    ...         project_dir=os.path.join(config.output_dir, "logs"),
    ...     )
    ...     if accelerator.is_main_process:
    ...         if config.output_dir is not None:
    ...             os.makedirs(config.output_dir, exist_ok=True)
    ...         if config.push_to_hub:
    ...             repo_id = create_repo(
    ...                 repo_id=config.hub_model_id or Path(config.output_dir).name, exist_ok=True
    ...             ).repo_id
    ...         accelerator.init_trackers("train_example")

    ...     # 모든 것이 준비되었습니다.
    ...     # 기억해야 할 특정한 순서는 없으며 준비한 방법에 제공한 것과 동일한 순서로 객체의 압축을 풀면 됩니다.
    ...     model, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(
    ...         model, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler
    ...     )

    ...     global_step = 0

    ...     # 이제 모델을 학습합니다.
    ...     for epoch in range(config.num_epochs):
    ...         progress_bar = tqdm(total=len(train_dataloader), disable=not accelerator.is_local_main_process)
    ...         progress_bar.set_description(f"Epoch {epoch}")

    ...         for step, batch in enumerate(train_dataloader):
    ...             clean_images = batch["images"]
    ...             # 이미지에 더할 노이즈를 샘플링합니다.
    ...             noise = torch.randn(clean_images.shape, device=clean_images.device)
    ...             bs = clean_images.shape[0]

    ...             # 각 이미지를 위한 랜덤한 타임스텝(timestep)을 샘플링합니다.
    ...             timesteps = torch.randint(
    ...                 0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (bs,), device=clean_images.device,
    ...                 dtype=torch.int64
    ...             )

    ...             # 각 타임스텝의 노이즈 크기에 따라 깨끗한 이미지에 노이즈를 추가합니다.
    ...             # (이는 foward diffusion 과정입니다.)
    ...             noisy_images = noise_scheduler.add_noise(clean_images, noise, timesteps)

    ...             with accelerator.accumulate(model):
    ...                 # 노이즈를 반복적으로 예측합니다.
    ...                 noise_pred = model(noisy_images, timesteps, return_dict=False)[0]
    ...                 loss = F.mse_loss(noise_pred, noise)
    ...                 accelerator.backward(loss)

    ...                 accelerator.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
    ...                 optimizer.step()
    ...                 lr_scheduler.step()
    ...                 optimizer.zero_grad()

    ...             progress_bar.update(1)
    ...             logs = {"loss": loss.detach().item(), "lr": lr_scheduler.get_last_lr()[0], "step": global_step}
    ...             progress_bar.set_postfix(**logs)
    ...             accelerator.log(logs, step=global_step)
    ...             global_step += 1

    ...         # 각 에포크가 끝난 후 evaluate()와 몇 가지 데모 이미지를 선택적으로 샘플링하고 모델을 저장합니다.
    ...         if accelerator.is_main_process:
    ...             pipeline = DDPMPipeline(unet=accelerator.unwrap_model(model), scheduler=noise_scheduler)

    ...             if (epoch + 1) % config.save_image_epochs == 0 or epoch == config.num_epochs - 1:
    ...                 evaluate(config, epoch, pipeline)

    ...             if (epoch + 1) % config.save_model_epochs == 0 or epoch == config.num_epochs - 1:
    ...                 if config.push_to_hub:
    ...                     upload_folder(
    ...                         repo_id=repo_id,
    ...                         folder_path=config.output_dir,
    ...                         commit_message=f"Epoch {epoch}",
    ...                         ignore_patterns=["step_*", "epoch_*"],
    ...                     )
    ...                 else:
    ...                     pipeline.save_pretrained(config.output_dir)

휴, 코드가 꽤 많았네요! 하지만 🤗 Accelerate의 `notebook_launcher` 함수와 학습을 시작할 준비가 되었습니다. 함수에 학습 루프, 모든 학습 인수, 학습에 사용할 프로세스 수(사용 가능한 GPU의 수를 변경할 수 있음)를 전달합니다:

    >>> from accelerate import notebook_launcher

    >>> args = (config, model, noise_scheduler, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler)

    >>> notebook_launcher(train_loop, args, num_processes=1)

한번 학습이 완료되면, diffusion 모델로 생성된 최종 🦋이미지🦋를 확인해보길 바랍니다!

    >>> import glob

    >>> sample_images = sorted(glob.glob(f"{config.output_dir}/samples/*.png"))
    >>> Image.open(sample_images[-1])

##
다음 단계

Unconditional 이미지 생성은 학습될 수 있는 작업 중 하나의 예시입니다. 다른 작업과 학습 방법은 🧨 Diffusers 학습 예시 페이지에서 확인할 수 있습니다. 다음은 학습할 수 있는 몇 가지 예시입니다:

- Textual Inversion, 특정 시각적 개념을 학습시켜 생성된 이미지에 통합시키는 알고리즘입니다.
- DreamBooth, 주제에 대한 몇 가지 입력 이미지들이 주어지면 주제에 대한 개인화된 이미지를 생성하기 위한 기술입니다.
- Guide 데이터셋에 Stable Diffusion 모델을 파인튜닝하는 방법입니다.
- Guide LoRA를 사용해 매우 큰 모델을 빠르게 파인튜닝하기 위한 메모리 효율적인 기술입니다.

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