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HiDream-I1

模型介绍

HiDream-I1是一个开源的图像生成模型，它使用了动态MoE架构的双流解耦稀疏DiT，第一阶段通过两个独立的编码器处理图像和文本，随后采用动态MoE的单流稀疏DiT进行处理。

版本说明

参考实现

url=https://github.com/huggingface/diffusers
commit_id=d72184eba358b883d7186a0a96dedd8118fcb72a

变更记录

2025.06.25：首次发布HiDream-I1

微调

环境搭建

【模型开发时推荐使用配套的环境版本】

请参考安装指南

1. 软件与驱动安装

   # python3.10
   conda create -n test python=3.10
   conda activate test
   
   # 安装 torch 和 torch_npu，注意要选择对应python版本、x86或arm的torch、torch_npu及apex包
   pip install torch-2.7.1-cp310-cp310m-manylinux2014_aarch64.whl 
   pip install torch_npu-2.7.1*-cp310-cp310m-linux_aarch64.whl
   
   # apex for Ascend 参考 https://gitee.com/ascend/apex
   # 建议从原仓编译安装
   
   # 将shell脚本中的环境变量路径修改为真实路径，下面为参考路径
   source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
   

2. 克隆仓库到本地服务器

   git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed-MM.git
   

3. 模型搭建

   3.1 【下载 HiDream GitHub参考实现 在模型根目录下执行以下命令，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖】

   git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
   cd diffusers
   git checkout d72184e
   cp -r ../MindSpeed-MM/examples/diffusers/hidream/* ./examples/dreambooth
   

   【主要代码路径】

   code_path=examples/dreambooth/
   

   3.2【安装其余依赖库】

   pip install -e .
   pip install -r examples/dreambooth/mm_requirements_hidream.txt # 安装对应依赖
   pip install deepspeed==0.15.2
   

微调

1. 【准备微调数据集】

   • 用户需自行获取并解压3d-icon数据集，并在以下启动shell脚本中将dataset_name参数设置为本地数据集的绝对路径

   dataset_name="linoyts/3d_icon" # 数据集 路径
   
   • 3d_icon数据集格式如下:

   3d_icon
   ├── metadata.jsonl
   ├── README.MD
   ├── gitattributes
   ├── 00.jpg
   ├── 01.jpg
   ├── ...jpg
   └── 22.jpg
   

   说明： 该数据集的训练过程脚本只作为一种参考示例。

   • 如用自己的微调数据集，需在shell脚本中修改dataset_name：

   dataset_name="/path/customized_datasets" # 数据集路径
   

   在shell脚本accelerate launch目录下（58行左右）将修改 dataset_name=$dataset_name，并将instance_prompt改为与自己数据集所匹配的prompt，caption_column修改为数据集匹配名称，如用3dicon数据集，则无需修改:

   # Example
   accelerate launch --config_file ${config_file} \
     ./train_dreambooth_lora_hidream.py \
     --pretrained_model_name_or_path=$model_name  \
     --pretrained_tokenizer_4_name_or_path=$pretrained4_path \
     --pretrained_text_encoder_4_name_or_path=$pretrained4_path \
     --dataset_name=$dataset_name \
     --caption_column="prompt" \
     --instance_prompt="a prompt that is suitable for your own dataset" \
   

2. 【配置 Lora 微调脚本】

   联网情况下，微调模型可通过以下步骤下载。无网络时，用户可访问huggingface官网自行下载HiDream-I1-Full模型 model_name模型,与Llama-3.1-8B-Instruct模型 pretrained4_path模型

   model_name="HiDream-ai/HiDream-I1-Dev" # 预训练模型路径
   pretrained4_path="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" # Forth pretrained path
   

   获取对应的微调模型后，在以下shell启动微调脚本中将model_name参数设置为本地预训练模型绝对路径

   model_name="HiDream-ai/HiDream-I1-Full"
   pretrained4_path="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" 
   dataset_name="linoyts/3d_icon"
   batch_size=8
   num_processors=8
   max_train_steps=5000
   mixed_precision="bf16"
   resolution=512
   gradient_accumulation_steps=1
   config_file="bf16_accelerate_config.yaml"
   
   # accelerate launch --config_file ${config_file} \ 目录下
   --dataloader_num_workers=0 \ # 请基于系统配置与数据大小进行调整num workers
   

3. 【修改代码文件】

   1. 打开train_dreambooth_lora_hidream.py文件

      cd examples/dreambooth/ # 从diffusers目录进入dreambooth目录
      vim train_dreambooth_lora_hidream.py # 进入Python文件
      
      • 在import栏/if is_wandb_available():上方（71行附近添加代码）

      # 添加代码到train_dreambooth_lora_hidream.py 71行附近
      from transformer_patches import apply_patches
      apply_patches()
      
      if is_wandb_available(): # 原代码
        import wandb
      

   2. 【Optional】Ubuntu系统需在1701行附近 添加 accelerator.print("")，如不添加终端显示可能不会同步更新。

      if global_step >= args.max_train_steps: # 原代码
        break
      accelerator.print("") # 添加
      

   3. 【Optional】如机器未联网，需对save_model_card进行修改： 将save_model_card删除或者放到args.push_to_hub目录下：

      validation_prompt = args.validation_prompt if args.validation_prompt else args.final_validation_prompt # 原代码
      
      if args.push_to_hub:
          save_model_card(
              (args.hub_model_id or Path(args.output_dir).name) if not args.push_to_hub else repo_id,
              images=images,
              base_model=args.pretrained_model_name_or_path,
              instance_prompt=args.instance_prompt,
              validation_prompt=validation_prompt,
              repo_folder=args.output_dir,
          )
          upload_folder(
              repo_id=repo_id,
              folder_path=args.output_dir,
              commit_message="End of training",
              ignore_patterns=["step_*", "epoch_*"],
          ) # 原代码
      
      

   4. 【Optional】多机运行

      修改config文件

      vim bf16_accelerate_config.yaml
      

      将文件中的deepspeed_multinode_launcher, main_process_ip, 以及main_process_port消除注释而进行使用。

          zero_stage: 2
          deepspeed_multinode_launcher: standard
        main_process_ip: localhost  # 主节点IP
        main_process_port: 6000     # 主节点port
        machine_rank: 0             # 当前机器的rank
        num_machines: 1             # 总共的机器数
        num_processes: 8            # 总共的卡数
      

4. 【启动 HiDream 微调脚本】

   本任务主要提供dreambooth_lora_hidream微调脚本，支持多卡训练。

   启动HiDream dreambooth_lora微调脚本

   bash finetune_hidream_dreambooth_lora_deepspeed_bf16.sh
   

微调性能

吞吐

HiDream 在 昇腾芯片 和 参考芯片 上的性能对比：

推理

环境搭建及运行

同微调对应章节

cd examples/dreambooth/ # 从diffusers目录进入dreambooth目录

【Hidream模型推理】

对PROMPTS及推理时所需参数进行修改

vim prompt_utils.py 

对推理文件所需权重路径进行修改

vim infer_hidream_text2img_bf16.py # 进入运行推理的Python文件

• 修改路径

  MODEL_PATH = "HiDream-ai/HiDream-I1-Full"  # Model path for HiDream
  FORTH_PATH = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"  # pretrained model path for tokenizer & text encoder
  

运行代码

python infer_hidream_text2img_bf16.py

【lora微调Hidream模型推理】

对PROMPTS及推理时所需参数进行修改

vim prompt_utils.py 

对推理文件所需权重路径进行修改

vim infer_hidream_text2img_lora_bf16.py

• 修改路径

  MODEL_PATH = "HiDream-ai/HiDream-I1-Full"  # Model path for HiDream
  FORTH_PATH = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"  # pretrained model path for tokenizer & text encoder
  OUTPUT_PATH = "./infer_result"  # Output path
  

运行代码

python infer_hidream_text2img_lora_bf16.py

推理性能

环境变量声明

ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT： 是否开启日志打印， 0：关闭日志打屏，1：开启日志打屏
ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL： 设置应用类日志的日志级别及各模块日志级别，仅支持调试日志。0：对应DEBUG级别，1：对应INFO级别，2：对应WARNING级别，3：对应ERROR级别，4：对应NULL级别，不输出日志
ASCEND_GLOBAL_EVENT_ENABLE： 设置应用类日志是否开启Event日志，0：关闭Event日志，1：开启Event日志
TASK_QUEUE_ENABLE： 用于控制开启task_queue算子下发队列优化的等级，0：关闭，1：开启Level 1优化，2：开启Level 2优化
COMBINED_ENABLE： 设置combined标志。设置为0表示关闭此功能；设置为1表示开启，用于优化非连续两个算子组合类场景
HCCL_WHITELIST_DISABLE： 配置在使用HCCL时是否开启通信白名单，0：开启白名单，1：关闭白名单
CPU_AFFINITY_CONF： 控制CPU端算子任务的处理器亲和性，即设定任务绑核，设置0或未设置：表示不启用绑核功能， 1：表示开启粗粒度绑核， 2：表示开启细粒度绑核
HCCL_CONNECT_TIMEOUT: 用于限制不同设备之间socket建链过程的超时等待时间，需要配置为整数，取值范围[120,7200]，默认值为120，单位s
ACLNN_CACHE_LIMIT： 配置单算子执行API在Host侧缓存的算子信息条目个数
TOKENIZERS_PARALLELISM： 用于控制Hugging Face的transformers库中的分词器（tokenizer）在多线程环境下的行为
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF： 控制缓存分配器行为
OMP_NUM_THREADS： 设置执行期间使用的线程数

引用

公网地址说明

代码涉及公网地址参考 公网地址