if args.model_config_name_or_path is None: model = UNet2DModel(...) else: config = UNet2DModel.load_config(args.model_config_name_or_path) model = UNet2DModel.from_config(config) 这份脚本还帮我们写好了维护EMA(指数移动平均)模型的功能。EMA 模型用于存储模型可学习的参数的局部平均值。有时...
from_config(pipeline.scheduler.config) Models 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from diffusers import UNet2DModel import torch # load model repo_id = "google/ddpm-cat-256" model = UNet2DModel.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True) model.config # noise as input ...
>>># 加快扩散过程,使用更快的调度器和内存优化>>> pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)# 设置调度器以优化速度>>># 如果未安装 xformers,请移除以下行>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()# 启用 xformers 的内存高效注意力机制>>> pipe.enable...
importmath# 导入数学模块以进行数学运算fromdataclassesimportdataclass# 从数据类模块导入dataclass装饰器fromtypingimportList,Optional,Tuple,Union# 导入类型注解,用于类型检查和文档importnumpyasnp# 导入NumPy库以进行数值计算importtorch# 导入PyTorch库以进行深度学习操作from..configuration_utilsimportConfigMixin, regist...
from diffusers import UniPCMultistepScheduler # 将对应的调度器附着到对应的pipeline中 pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) 调度器的作用,是在选定的选取先前训练时设定的降噪步数的数值里面,挑选num_inference_steps个数值,决定模型的降噪过程中,模型的隐变量的状态。 在经...
pipe.scheduler = diffusers.EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config( pipe.scheduler.config ) 4、长提示的提示嵌入 稳定扩散的 CLIP 文本编码器限制为 77 个标记,并且将截断长度超过此限制的编码提示 - 需要提示嵌入来克服此限制。 我们使用 Andre van Zuydam 在 GitHub 上提出的解决方案的修改版本来通过diffuse...
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) 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 ...
If you wish to use a different scheduler (e.g.: DDIM, LMS, PNDM/PLMS), you can instantiate it before the pipeline and pass it to from_pretrained. from diffusers import LMSDiscreteScheduler pipe.scheduler = LMSDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) prompt = "a photo of an ast...
tuning = Truetorch._inductor.config.epilogue_fusion = Falsetorch._inductor.config.coordinate_descent_check_all_directions = Truepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")pipe.set_progress_bar_config(disa...
from diffusers import BitsAndBytesConfig, SD3Transformer2DModelimport torchmodel_id = "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large"nf4_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)model_nf4 = SD3Transformer2DModel.from...