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 ...
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 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...
>>># 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...
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...
register_to_config# 从配置工具导入混合配置和注册功能from..utilsimportBaseOutput, logging# 从实用工具导入基本输出类和日志记录功能from..utils.torch_utilsimportrandn_tensor# 从PyTorch工具导入生成随机张量的功能from.scheduling_utilsimportKarrasDiffusionSchedulers, SchedulerMixin# 从调度工具导入调度器类logger =...
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 ...
from_config(pipe.scheduler.config, beta_schedule="linear", algorithm_type="dpmsolver++", use_karras_sigmas=True) pipe.load_lora_weights("guoyww/animatediff-motion-lora-v1-5-3", adapter_name="motion_lora") pipe.fuse_lora(lora_scale=1.0) prompt = "an aerial view of a cyberpunk city,...
importtorchfromdiffusersimportDiffusionPipeline,DPMSolverMultistepScheduler repo_id="stabilityai/stable-diffusion-2"pipe=DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id,torch_dtype=torch.float16,revision="fp16")pipe.scheduler=DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)pipe=pipe.to("cuda")prompt...
(config),}[name]model_id="./airfryer";pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id,torch_dtype=torch.float16,safety_checker=None,cache_dir="diffusers-cache",local_files_only=False).to("cuda");generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)pipe.scheduler=make_scheduler(scheduler,...