diffusers提供text to image,image to image和inpainting三种类别的pipeline,每种pipeline都提供标准pipeline和controlnet pipeline两类。 构建一个pipeline很简单: from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path="", torch_...
基本条件准备就绪,现在来运行 ControlNet pipeline! 跟运行 Stable Diffusion image-to-image pipeline 相同的是,我们也使用了文本提示语来引导图像生成过程。不过有一些不同的是,ControlNet 允许施加更多种类的控制条件来控制图像生成过程,比如使用刚才我们创建的 Canny 边缘图就能更精确的控制生成图像的构图。 让我们来...
基本条件准备就绪,现在来运行 ControlNet pipeline! 跟运行 Stable Diffusion image-to-image pipeline 相同的是,我们也使用了文本提示语来引导图像生成过程。不过有一些不同的是,ControlNet 允许施加更多种类的控制条件来控制图像生成过程,比如使用刚才我们创建的 Canny 边缘图就能更精确的控制生成图像的构图。 让我们来...
基本条件准备就绪,现在来运行 ControlNet pipeline! 跟运行 Stable Diffusion image-to-image pipeline 相同的是,我们也使用了文本提示语来引导图像生成过程。不过有一些不同的是,ControlNet 允许施加更多种类的控制条件来控制图像生成过程,比如使用刚才我们创建的 Canny 边缘图就能更精确的控制生成图像的构图。 让我们来...
介绍StableDiffusionControlNetPipeline 展示多种控制条件样例 让我们开启控制之旅! ControlNet 简述 ControlNet 在 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 一文中提被出,作者是 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala。它引入了一个框架,支持在扩散模型 (如 Stable Diffusion) 上附加额外的多种空间语...
image = pipeline("ghibli style, a fantasy landscape with castles").images[]我们注意到使用 FP8 可以节省显存，且几乎不影响生成质量; 我们也看到量化模型的延迟稍有变长:我们可以用相同的方式量化文本编码器:quantize(pipeline.text_encoder, weights=qfloat8)freeze(pipeline.text_encoder)文本编码器也是一个 ...
Text-To-Image 根据文本生成图像,在diffusers使用StableDiffusionPipeline实现,必要输入为prompt,示例代码: fromdiffusersimportStableDiffusionPipeline image_pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4") device ="cuda"
import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")image = pipe( prompt="a photo of a cat holding a sign that says hello world", negative_prompt="", ...
images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") If you want to run Stable Diffusion on CPU or you want to have maximum precision on GPU, please run the model in the default full-precision setting: from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("...
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('{hub_model_id}') image = pipeline().images[0] image ``` """ card = ModelCard(content) card.push_to_hub(hub_model_id) 在自己的Hugging face账号中就上传并创建好刚刚的模型了,并且可以下载使用