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Diffusers实操 --https://github.com/huggingface/diffusers 1.环境准备 运行以下代码安装需要的packages pip install -qq -U diffusers datasets transformers accelerate ftfy pyarrow huggingface_hub 然后访问https://huggingface.co/settings/tokens创建“WRITE”的hugging face访问权限,记录访问码。 我用的是pycharm,通...
实际上下面的命令中包含了git的安装。 pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers 本地运行的话建议通过如下命令禁止diffusers访问网络。 export HF_HUB_OFFLINE=True 本条命令由于没有写进配置文件,所以每次打开terminal和虚拟环境都要运行一次才有效。另外由于大部分模型和资源都来自于huggingface的库,...
diffusers的源码地址为:https://github.com/huggingface/diffusers 官方文档地址:https://huggingface.co/docs/diffusers/index diffusers的安装 pip install --upgrade diffusers 关于加载预训练模型 diffusers中from_pretrained()加载模型,可以是本地模型,或从the Hugging Face Hub自动下载。
代码开源在：https://github.com/haofanwang/ControlNet-for-Diffusers T2I-Adapter for diffusers 与 ControlNet 相似，我们也同时支持了同期开源的 T2I-Adapter 到 diffusers 的适配。代码开源在：https://github.com/haofanwang/T2I-Adapter-for-Diffusers 目前以上三种适配方案均已经向社区开源，并在 ControlNet...
站长之家10月19日 消息:不久前,HuggingFace 的 diffusers 轻量快速推理引擎已经在GitHub上发布。这个引擎通过一系列小幅改进,已经实现了显著提高推理速度的目标,宣称每秒可达到60步,较之前的23步有了显著提升。在自然语言处理任务中,这一引擎表现出色,赢得了众多开发者的青睐。
https://github.com/huggingface/diffusers/pull/2479),并支持了 ColossalAI 中训练 LoRA。 代码开源在: https://github.com/haofanwang/Lora-for-Diffusers ControlNet for diffusers 本方案是为了支持在 diffusers 框架中,使用 ControlNet。基于开源社区的部分尝试,我们提供了完整的 ControlNet+Anything-V3 使用用例...
!pipinstall--upgrade diffusers[torch]!pipinstalltransformers!pipinstallomegaconf!pipinstallsafetensors!git clone https://github.com/huggingface/diffusers 4、在Civitai上找到想要的模型(checkpoit或者lora),注意看Base Model是不是SD模型,然后对着下载按钮右键==》复制链接地址 ...
代码开源在:https://github.com/haofanwang/ControlNet-for-DiffusersT2I-Adapter for diffusers 与ControlNet 相似,我们也同时支持了同期开源的 T2I-Adapter 到 diffusers 的适配。代码开源在:https://github.com/haofanwang/T2I-Adapter-for-Diffusers目前以上三种适配方案均已经向社区开源,并在 ControlNet、T2I-...