手头有个项目想生成一批统一画风的素材，就试着自己微调扩散模型。前提是你得会点Python和PyTorch，概念上对diffusion有基本认识，剩下就是要有卡，没有本地卡就上Colab。
流程其实没那么玄乎：先把环境和依赖装好，加载一个预训练的checkpoint当底子，然后把自己的数据集清洗好、格式对齐，这步偷懒后面全是坑。真正微调的时候学习率和epoch要根据数据量慢慢调，别一上来就整个大数据集。我第一次直接塞了几千张进去，训练崩了都不知道哪出的问题。
后来老老实实先拿几十张小样本跑通整条链路，再逐步加量，训练过程盯着loss看，不对劲随时改参数。不同底模效果差挺多的，多换几个试。最后拿微调完的模型出图，风格确实能贴合自己想要的方向。