classifier-free guidance (cfg)用于通过 prompt 来引导图像生成的内容。在 diffusers 中,会同时用 CLIP文本编码器同时编码 prompt 的 embeds 和空 prompt (空字符串或 negative prompt)的 embeds,然后拼接起来,一起通过交叉注意力与 UNet 交互。 通过callback 函数,我们可以按照自己的需求动态控制 cfg,比如说,我想...
数据准备,参考ootdpipeline。注意:do_classifier_free_guidance这个参数通常用于推理过程中,特别是在使用条件生成模型(如条件扩散模型)时,所以需要将作者推理代码中的这个条件去掉。 if args.conditioning_dropout_prob is not None: random_p = torch.rand(bsz, device=latents.device) ### # Sample masks for the...
num_images_per_prompt, # 每个提示生成的图像数量 do_classifier_free_guidance, # 是否使用无分类器的引导 negative_prompt=None, # 负面提示(可选) prompt_embeds: Optional[torch.Tensor] = None, # 提示嵌入(可选) negative_prompt_embeds: Optional[torch.Tensor] = None, # 负面提示嵌入(可选) lora_...
prompt,# 提示文本device,# 设备(CPU或GPU)num_images_per_prompt,# 每个提示生成的图像数量do_classifier_free_guidance,# 是否使用无分类器引导negative_prompt=None,# 负面提示文本(可选)prompt_embeds:Optional[torch.Tensor] =None,# 已编码的提示张量(可选)negative_prompt_embeds:Optional[torch.Tensor] =No...
本次发布也包含了一个 “时间步蒸馏” 的模型，该模型推理时无需 classifier-free guidance，可在短短几步推理内生成图片 (通常是 4 到 8 步)。import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo", torch_...
本次发布也包含了一个“时间步蒸馏”的模型,该模型推理时无需 classifier-free guidance,可在短短几步推理内生成图片 (通常是 4 到 8 步)。 importtorchfromdiffusersimportStableDiffusion3Pipeline pipe=StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo",torch_dtype=torch.b...
# For classifier free guidance, we need to do two forward passes. # Here we concatenate the unconditional and text embeddings into a single batch # to avoid doing two forward passes if self.do_classifier_free_guidance: prompt_embeds = torch.cat([negative_prompt_embeds, prompt_embeds]) # 4...
其中prompt 和 negative_prompt 为输入的字符串 其他的 prompt_2、 prompt_3、 negative_prompt_2、 negative_prompt_3、prompt_embeds、 negative_prompt_embeds、pooled_prompt_embeds、negative_pooled_prompt_embeds 均为 None do_classifier_free_guidance 一般都是 True max_sequence_length = 256 ...
"--guidance_scale", type=float, default=7.0, help="The guidance scale for classifier-free guidance." ) parser.add_argument( "--num_images_per_prompt", type=int, default=1, help="Number of images to generate per prompt." ) parser.add_argument("--num_inference_steps", type=int, defau...
const doClassifierFreeGuidance = guidanceScale > 1 let humanStep = 1 let cachedImages: Tensor[]|null = null const timeIds = this.getTimeEmbeds(width, height) const hiddenStates = promptEmbeds.hiddenStates const textEmbeds = promptEmbeds.textEmbeds for (const step of timesteps) { // for so...