Rasul and Mishig Davaadorj and Dhruv Nair and Sayak Paul and William Berman and Yiyi Xu and Steven Liu and Thomas Wolf},title={Diffusers: State-of-the-art diffusion models},year={2022},publisher={GitHub},journal={GitHub repository},howpublished={\url{https://github.com/huggingface/diffusers}}}
Swift app demonstrating Core ML Stable Diffusion. Contribute to huggingface/swift-coreml-diffusers development by creating an account on GitHub.
--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,通过在pycharm终...
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,所以关闭前一定要确认模型已经放在本地了。
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb huggingface-cli login wandb login 然后运行这个脚本train_controlnet.py !accelerate launch train_controlnet.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-2-1-base" \ ...
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb huggingface-cli login wandb login 然后运行这个脚本train_controlnet.py !accelerate launch train_controlnet.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-2-1-base" \ ...
扩散模型 (Diffusion Models) 是一种生成模型,可生成各种各样的高分辨率图像。Diffusers 是Huggingface发布的模型套件,包含基于扩散模型的多种下游任务训练与推理,可用于生成图像、音频,甚至分子的 3D 结构。 参考实现: url=https://github.com/huggingface/diffusers commit_id=1c0f6bb2cfbeacb2b6ac902db7d2f5fce4d...
Stable Diffusion 3 Medium 在 Hugging Face 的页面https://hf.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers huggingface-cli login 下面程序将会下载 SD3 的 2B 参数模型，并使用 fp16 精度。Stability AI 原本发布的模型精度就是 fp16 ，这也是推荐的模型推理精度。文生图 import torchfrom diffusers import...
pip install diffusers==0.14.0 transformers xformers git+https://github.com/huggingface/accelerate.git 为处理不同 ControlNet 对应的多种控制条件,还需要安装一些额外的依赖项: OpenCV controlnet-aux- ControlNet 预处理模型库 pip install opencv-contrib-python ...
详见:https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py 完成checkpoint模型的转化后,我们可能还需要依赖lora,做lora的转化。 代码语言:shell AI代码解释 python ~/diffusers/scripts/convert_lora_safetensor_to_diffusers.py--base_model_pathdreamlike-art...