option to clip predicted sample between for numerical stability. The clip range is determined by `clip_sample_range`. # 裁剪的最大幅度,仅在 clip_sample=True 时有效 clip_sample_range (`float`, default `1.0`): the maximum m
# 最终 beta 值,默认为 0.02beta_end:float=0.02,# beta 调度类型,默认为 "linear"beta_schedule:str="linear",# 噪声权重,默认为 0.0eta:float=0.0,# 可选的 beta 数组,默认为 Nonetrained_betas:Optional[np.ndarray] =None,# 是否裁剪样本,默认为 Trueclip_sample:bool=True,):# 检查训练好的 beta ...
从UNet 得到噪声预测后才给 x 设置 requires_grad 的,这样对内存来讲更高效一点(因为我们不用穿过扩散模型去追踪梯度),但这样做梯度的精度会低一点。第二种方法是,我们先给 x 设置 requires_grad,然后再送入 UNet 并计算预测出的 x0CLIP引导
"_diffusers_version":"0.21.4","beta_end":0.02,"beta_schedule":"linear","beta_start":0.0001,"clip_sample":true,"clip_sample_range":1.0,"dynamic_thresholding_ratio":0.995,"num_train_timesteps":1000,"prediction_type":"epsilon","sample_max_value":1.0...
# 文本编码器(CLIP)的编码 model.get_learned_conditioning(...) # 用U-Net预测当前图像应去除的噪声 model.apply_model(...) # 用采样器计算下一去噪迭代的图像 p_sample_ddim(...) 在Diffusers中,相关的实现代码如下: # VAE的解码和编码 image = self.vae.decode(latents / self.vae.config.scaling...
--clip_stats_pathclip统计文件的路径。仅在稳定unclip模型的配置指定model.params.noise_aug_config.params.clip_stats_path时需要。 --controlnet如果这是一个controlnet检查点,请设置标志。 --half以半精度保存权重。 --vae_path设置为路径、hub ID,以避免再次转换已转换的vae。
🧩 小提示:很多 HuggingFace 上的图像模型其实都是基于diffusers封装的,适合本地离线使用。 🔧 正文内容 1️⃣ 环境准备与依赖安装 🛠️ 📦 项目结构建议: 代码语言:javascript 代码运行次数:3 运行 AI代码解释 ai-image-service/├── app/│ ├── main.py # 启动入口 ...
仅量化第一个文本编码器 (CLIPTextModelWithProjection) 或https://hf.co/docs/transformers/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection仅量化第三个文本编码器 (T5EncoderModel) 或https://hf.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel同时量化第一个和第三个文本编码器 ...
仅量化第一个文本编码器 (CLIPTextModelWithProjection) 或https://hf.co/docs/transformers/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection 仅量化第三个文本编码器 (T5EncoderModel) 或https://hf.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel ...