从hf hub 加载自定义的 pipeline 非常简单,只需要将 model_id 传入 custom_pipeline 参数,然后就会加载该仓库中对应的pipeline.py。 fromdiffusersimportDiffusionPipelinepipeline=DiffusionPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32",custom_pipeline="hf-internal-testing/diffusers-dummy-pipeline") 2 从本地...
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained( 'hakurei/waifu-diffusion', custom_pipeline="lpw_stable_diffusion", torch_dtype=torch.float16 ) 超分辨率 用的最多的Real ESRGAN: github.com/xinntao/Real 采样器 采样器参数对应的名称 用的最多的DPM++ 2M Karras: pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler....
我们指定预训练模型的路径并将custom_pipeline参数设置为lpw_stable_diffusion。此参数要求diffusers使用lpw_stable_diffusion的pipeline,这将解除77个tokens限制。 在执行如上代码的过程中,如果仍然看到警告消息,例如: Token indices sequence length is longer than the specified maximum sequence length for this model (...
Describe the bug Diffusers broken Reproduction pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path=model, safety_checker=None, custom_pipeline="lpw_stable_diffusion", ) Logs Traceback (most recent call last): File "/s...
现在就尝试 ShapEPipeline 和 ShapEImg2ImgPipeline 吧。3D render of a birthday cupcake generated using SHAP-E.图像编辑 图像编辑是在时尚，材料设计和摄影领域最实用的功能之一。而图片编辑的可能性被扩散模型进一步增加。在 🤗 Diffusers 中，我们提供了许多 流水线 用来做图像编辑。有些图像编辑流水线能根据你...
>>> from diffusers import KolorsPipeline # 从diffusers导入Kolors管道 >>> pipe = KolorsPipeline.from_pretrained( # 从预训练模型创建Kolors管道 ... "Kwai-Kolors/Kolors-diffusers", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16 ... ) >>> pipe = pipe.to("cuda") # 将管道移动到GPU设备 ...
众所周知,扩散模型以其迭代的过程而耗时。利用 OpenAI 的Consistency Models,图像生成流程的速度有显著提高。生成单张 256x256 分辨率的图片,现在在一张 CPU 上只要 3/4 秒!你可以在 🤗 Diffusers 上尝试ConsistencyModelPipeline。 在更快的扩散模型之外,我们也提供许多面向更快推理的技术,比如PyTorch 2.0 的scaled...
(512,512))device="cuda"pipe=StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4",revision="fp16",torch_dtype=torch.float16,use_auth_token=True)pipe=pipe.to(device)prompt="a cat sitting on a bench"withautocast("cuda"):images=pipe(prompt=prompt,init_image=init_...
众所周知,扩散模型以其迭代的过程而耗时。利用 OpenAI 的 Consistency Models,图像生成流程的速度有显著提高。生成单张 256x256 分辨率的图片,现在在一张 CPU 上只要 3/4 秒!你可以在 🤗 Diffusers 上尝试ConsistencyModelPipeline。 在更快的扩散模型之外,我们也提供许多面向更快推理的技术,比如 PyTorch 2.0 的sc...
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained( "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", unet=unet, torch_dtype=torch.float16 ).to("cuda") pipe.scheduler = LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) prompt = "Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with golden hair, 8k" ...