我们通过调用 enable_model_cpu_offload 函数来启用智能 CPU 卸载,而不是直接将 pipeline 加载到 GPU 上。 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...
我们通过调用enable_model_cpu_offload函数来启用智能 CPU 卸载,而不是直接将 pipeline 加载到 GPU 上。 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 文本编码器...
我们通过调用enable_model_cpu_offload函数来启用智能 CPU 卸载,而不是直接将 pipeline 加载到 GPU 上。 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
... )# 启用模型 CPU 卸载功能以节省内存>>> pipe.enable_model_cpu_offload()# 定义提示文本>>> prompt ="blue sunglasses"# 编码提示文本为嵌入向量,包括正面和负面提示>>> prompt_embeds, negative_embeds = pipe.encode_prompt(prompt)# 使用原始图像、掩膜图像和提示嵌入生成图像>>> image = pipe( .....
import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16)pipe.enable_model_cpu_offload()prompt = "smiling cartoon dog sits at a table, coffee mug on hand, as a room goes ...
importtorchfrom diffusersimportStableDiffusion3Pipelinepipe=StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers",torch_dtype=torch.float16)pipe.enable_model_cpu_offload()prompt="smiling cartoon dog sits at a table,coffee mug on hand,asa room goes upinflames.“This...
pipeline.enable_attention_slicing() # 添加这一行 2. model_cpu_offload 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pipeline.enable_model_cpu_offload() # 添加这一行 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。 人工智能 sta...
importtorchfromdiffusersimportStableDiffusion3Pipelinepipe=StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers",torch_dtype=torch.float16)pipe.enable_model_cpu_offload()prompt="smiling cartoon dog sits at a table, coffee mug on hand, as a room goes up in flames...
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...
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 ...