2. 更新库 如果你已经安装了diffusers库,但是仍然遇到这个错误,可能是因为你的库版本太旧,不包含models.cross_attention这个模块。你可以尝试更新diffusers库到最新版本,如下所示: pip install --upgrade diffusers 3. 检查代码引用 如果上述步骤都无法解决问题,可能是你的代码中的模块引用有误。确保你正确地引用了cros...
self.dim,# 传入的内部隐藏状态维度self.n_heads,# 传入的注意力头数量self.d_head,# 传入的每个头的隐藏状态维度self.dropout,# 传入的随机失活率self.use_memory_efficient_attention,# 是否使用内存高效注意力self.split_head_dim,# 是否拆分头维度dtype=self.dtype,# 传入的数据类型)# 设置交叉注意力self....
确认diffusers库的版本是否支持'cross_attention'模块: 安装或升级后,再次检查diffusers库的版本,并查阅相关文档或GitHub仓库的发布说明,确认当前版本是否包含cross_attention模块。由于我无法直接访问实时数据,建议你查阅diffusers的官方文档或GitHub仓库来获取最新信息。 引入diffusers.models.cross_attention模块: 在确认diffuser...
🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch and FLAX. - diffusers/src/diffusers/models/attention.py at main · huggingface/diffusers
"AttnUpBlock2D", # a ResNet upsampling block with spatial self-attention "UpBlock2D", "UpBlock2D", # a regular ResNet upsampling block ), ) model.to(device); 训练 # 设置调度器,用来控制添加噪声 noise_scheduler =DDPMScheduler( num_train_timesteps=1000, beta_schedule="squaredcos_cap_v2"...
默认情况下,每个Attention运算类都是AttnProcessor,它的实现在diffusers/models/attention_processor.py文件中。 为了修改Attention运算的实现,我们需要构建一个格式一样的词典attn_processor_dict,再调用unet.set_attn_processor(attn_processor_dict),取代原来的attn_processors。假如我们自己实现了另一个Attention运算类My...
def load_model_hook(models, input_dir): ... 跳过上面的代码,还是日志配置。 # Make one log on every process with the configuration for debugging. logging.basicConfig( format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s", ...
fromtypingimportOptional,Union# 导入可选和联合类型,用于类型注解importtorch# 导入 PyTorch 库,以便进行深度学习操作from..models.attentionimportBasicTransformerBlock, FreeNoiseTransformerBlock# 从上级目录导入注意力模型的基础和自由噪声变换器块from..models.unets.unet_motion_modelimport(# 从上级目录导入 UNet ...
Describe the bug from diffusers.models.attention import CrossAttention, FeedForward, AdaLayerNorm ImportError: cannot import name 'CrossAttention' from 'diffusers.models.attention' Reproduction from diffusers.models.attention import Cros...
众所周知，扩散模型以其迭代的过程而耗时。利用 OpenAI 的 Consistency Models，图像生成流程的速度有显著提高。生成单张 256x256 分辨率的图片，现在在一张 CPU 上只要 3/4 秒！你可以在 🤗 Diffusers 上尝试 ConsistencyModelPipeline。在更快的扩散模型之外，我们也提供许多面向更快推理的技术，比如 PyTorch 2.0...