import torchfrom diffusers import DiffusionPipelinefrom diffusers.utils import export_to_videopipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("cerspense/zeroscope_v2_576w", torch_dtype=torch.float16)pipe.enable_model_cpu_offload()prompt = "Darth Vader surfing a wave"video_frames = pipe(prompt, num_frames...
_optional_components = ["safety_checker", "feature_extractor"] # 定义模型在 CPU 上卸载的顺序 model_cpu_offload_seq = "text_encoder->unet->vae" # 定义从 CPU 卸载中排除的组件,安全检查器不被卸载 _exclude_from_cpu_offload = ["safety_checker"] # 初始化方法,接受多个参数以配置管道 def __i...
self.w_down = w_down.cpu()# 更新 LoRA 的缩放因子self.lora_scale = lora_scale# 定义解融合 Lora 的私有方法def_unfuse_lora(self):# 检查 w_up 和 w_down 属性是否存在且不为 Noneifnot(getattr(self,"w_up",None)isnotNoneandgetattr(self,"w_down",None)isnotNone):# 如果任一属性为 None...
Diffusers 上一个最常用的内存优化手段就是 model offloading。它使得你可以在推理时，把一些当前不需要的模型组件卸载到 CPU 上，以此节省 GPU 显存。但这会引入少量的推理时长增长。在推理时，model offloading 只会将模型当前需要参与计算的部分放在 GPU 上，而把剩余部分放在 CPU 上。import torchfrom diffusers ...
cpu().permute(0, 2, 3, 1).numpy()[0] image = Image.fromarray((image * 255).round().astype("uint8")) image Training code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from accelerate import Accelerator from huggingface_hub import HfFolder, Repository, whoami from tqdm.auto import...
--device要使用的设备(例如cpu,cuda:0,cuda:1等)。 详见:https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert_lora_safetensor_to_diffusers.py 这里需要说明一下,--alpha是一个很关键的参数,缺省是0.75,这个值设置得过大就容易过拟合。
Diffusers 上一个最常用的内存优化手段就是 model offloading。它使得你可以在推理时,把一些当前不需要的模型组件卸载到 CPU 上,以此节省 GPU 显存。但这会引入少量的推理时长增长。在推理时,model offloading 只会将模型当前需要参与计算的部分放在 GPU 上,而把剩余部分放在 CPU 上。
对此,diffusers 集成了一些内存优化手段,来让 SD3 能在更多的 GPU 上跑起来。 使用Model Offloading 推理 Diffusers 上一个最常用的内存优化手段就是 model offloading。它使得你可以在推理时,把一些当前不需要的模型组件卸载到 CPU 上,以此节省 GPU 显存。但这会引入少量的推理时长增长。在推理时,model offloading...
enable_model_cpu_offload 文档:https://hf.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/stable_diffusion/controlnet 智能CPU 卸载是一种降低显存占用的方法。扩散模型 (如 Stable Diffusion) 的推理并不是运行一个单独的模型,而是多个模型组件的串行推理。如在推理 ControlNet Stable Diffusion 时,需要首先运行 CLIP ...
pipe.enable_model_cpu_offload() 最后,我们要充分利用 FlashAttention/xformers 进行注意力层加速。运行下列代码以实现加速,如果该代码没有起作用,那么您可能没有正确安装库,此时您可以跳过该代码。 FlashAttention/xformers 仓库链接:https://github.com/facebookresearch/xformers ...