针对你遇到的问题 cannot import name 'diffusers_cache' from 'diffusers.utils',以下是一些可能的解决步骤: 检查diffusers库的安装和版本: 确保diffusers库已经正确安装在你的环境中。你可以通过运行以下命令来检查库的版本和安装位置: bash pip show diffusers 如果库未安装或版本过旧,你可以通过运行以下命令来安...
DIFFUSERS_CACHE = default_cache_path ==> hf_cache_home = os.path.expanduser( os.getenv("HF_HOME", os.path.join(os.getenv("XDG_CACHE_HOME","~/.cache"),"huggingface")) ) default_cache_path = os.path.join(hf_cache_home,"diffusers") 所以,如果想指定下载模型缓存位置,有以下两种方式: ...
cache_dir=args.cache_dir, split="train", ) else: dataset = load_dataset( "imagefolder", data_dir=args.train_data_dir, cache_dir=args.cache_dir, split="train") # See more about loading custom images at # https://huggingface.co/docs/datasets/v2.4.0/en/image_load#imagefolder 有了数据...
cache_dir=cache_dir, force_download=force_download, )# 将模型缓存路径的父目录加入 kwargskwargs["model_save_dir"] = Path(model_cache_path).parent# 将下载的最新模型名称加入 kwargskwargs["latest_model_name"] = Path(model_cache_path).name# 从缓存路径加载模型model = OnnxRuntimeModel.load_...
(model_id,torch_dtype=torch.float16,safety_checker=None,cache_dir="diffusers-cache",local_files_only=False).to("cuda");generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)pipe.scheduler=make_scheduler(scheduler,self.pipe.scheduler.config)seed=9527generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(...
如果希望下载一次后使用本地缓存,则可以加入cache_dir参数。如下示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipeline pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("emilianJR/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix",torch_dtype=torch.float16,safety_checker=None,cache_...
NAME="stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"export INSTANCE_DIR="dog"export OUTPUT_DIR="dreambooth-sd3-lora"accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \ --pretrained_model_name_or_path=${MODEL_NAME} \ --instance_data_dir=${INSTANCE_DIR} \ --output_dir=/raid/.cache/$...
已提前下载好模型并存放到了~/.cache/huggingface/hub里,但是每次加载仍然需要联网校验。当没有网时,就会报错。 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) get_hf_file_metadata, url=huggingface.co/runwayml 出错位置 Traceback (most recent call last): File "<...
export MODEL_NAME="stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"export INSTANCE_DIR="dog"export OUTPUT_DIR="dreambooth-sd3-lora"accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \--pretrained_model_name_or_path=${MODEL_NAME}\--instance_data_dir=${INSTANCE_DIR}\--output_dir=/raid/.cache/$...
# 下载安装工具 pip install modelscope # 下载模型 from modelscope import snapshot_download snapshot_download('AI-ModelScope/stable-video-diffusion-img2vid-xt', cache_dir="./models/") 模型下载好之后,我们可以整理下目录结构,保持 Models 目中有我们下载好的模型就好: 代码语言:javascript 代码运行次数...