Stable Diffusion的微调数据

### Stable Diffusion 模型微调数据集准备方法

#### 数据收集
为了有效进行Stable Diffusion模型的微调，需先构建高质量的数据集。理想情况下，该数据集应包含大量与目标应用场景紧密关联的图像及其对应的标签或描述文字。这些数据可以从公开资源获取，也可以自行创建以确保版权合规性和独特性[^1]。

#### 数据清洗
获得初步素材之后，必须执行严格的数据清理工作来移除不相关、重复或是质量不佳的内容。这一步骤有助于提升最终训练成果的质量并减少潜在偏差的影响。具体操作可能涉及去除模糊不清的照片、修正错误标注等问题实例[^2]。

#### 图像预处理
针对选定用于训练的每一张图片实施标准化转换过程，包括但不限于调整分辨率至统一标准（如512×512像素）、色彩模式校正等措施；同时也要考虑对部分特殊风格的作品做针对性增强处理以便更好地引导网络学习特征[^3]。

#### 文本配对
由于Stable Diffusion是一个图文双模态的学习框架，在准备阶段还需为每一幅图配上恰当的文字说明作为输入的一部分参与整个流程当中。这部分文案应当简洁明了地概括出画面核心要素而不失艺术感，从而促进更精准的理解生成能力的发展[^4]。

import os
from PIL import Image

def preprocess_image(image_path, target_size=(512, 512)):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    resized_img = img.resize(target_size)
    
    save_dir = "preprocessed_images"
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)

    base_name = os.path.basename(image_path)
    output_path = os.path.join(save_dir, f"{os.path.splitext(base_name)[0]}_resized.jpg")
    resized_img.save(output_path)
    return output_path