翻译自:https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/write_own_pipelinev0.24.0 diffusers 设计初衷就是作为一个简单且易用的工具包,来帮助你在自己的使用场景中构建 diffusion 系统。diffusers 的核心是 models 和 schedulers。而DiffusionPipeline则将这些组件打包到一起,从而可以简便地使用。在了解其中原理...
Diffusers的核心就是models(模型)和schedulers(调度器)。在Diffusers里面,模型和调度器可以任意组合。 通过下面一段代码,可以运行一下,注意在运行这段代码的时候要把网络连接打开。 fromdiffusersimportDDPMPipelineddpm=DDPMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cat-256",use_safetensors=True).to("cuda")image=ddpm...
示例以下第一种方式: pipeline = StableDiffusionUpscalePipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, cache_dir="./models/") 就会在当前目录创建一个models文件,并将下载的模型缓存到该位置。 使用Diffusers进行模型推理 导入Pipeline,from_pretrained()加载模型,可以是本地模型,或从the Hugging F...
参考实现https://github.com/huggingface/optimum-quanto/blob/601dc193ce0ed381c479fde54a81ba546bdf64d1/optimum/quanto/models/diffusers_models.py#L184加入更多 Diffusers 模型https://github.com/huggingface/optimum-quanto/issues/new 小诀窍 根据应用场景的不同，你可能希望对流水线中不同的模块使用不同类型...
如果你希望 Quanto 支持对更多的 Diffusers 模型进行保存和加载,请在此处提出需求并。 参考实现:https://github.com/huggingface/optimum-quanto/blob/601dc193ce0ed381c479fde54a81ba546bdf64d1/optimum/quanto/models/diffusers_models.py#L184 加入更多 Diffusers 模型:https://github.com/huggingface/optimum-quant...
Optimized model is now located at /Users/ivano/Code/Ai/invokeai.stable/models/converted-ckpts/analog >> Writing new config file entry for analog >> vae-ft-mse-840000-ema-pruned VAE corresponds to known stabilityai/sd-vae-ft-mse diffusers version >> Conversion succeeded Load optimized model ...
这一技术最初由 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 这篇论文提出,并很快地风靡了扩散模型的开源社区。作者开源了 8 个不同的模型,使得用户可以用 8 种条件去控制 Stable Diffusion 模型(包括版本 1 到 5 )。这 8 种条件包括姿态估计、深度图、边缘图、素描图 等等。 ControlNet ...
这一技术最初由Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models这篇论文提出,并很快地风靡了扩散模型的开源社区。作者开源了 8 个不同的模型,使得用户可以用 8 种条件去控制 Stable Diffusion 模型(包括版本 1 到 5 )。这 8 种条件包括姿态估计、深度图、边缘图、素描图等等。
随着生成式AI的快速发展,文本生成图像与视频的扩散模型(Diffusion Models)已成为计算机视觉领域的研究与应用热点。 近年来,Flow Matching作为一种更具可解释性、收敛速度更快的生成范式,正在逐步取代传统的基于随机微分方程(SDE)的扩散方法,成为主流模型(如Lumina-Next、Stable Diffusion 3/3.5、Wan2.1等)中的核心方案。
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义条件来控制生成过程。 训练ControlNet 包括以下步骤: 克隆扩散模型的预训练参数 (文中称为 可...