infer(text=text_prompts, result_out_dir=result_out_dir) 修改mmagic\models\editors\vico\cico_utils.py line 10 为: from diffusers.modes.unets.unet_2d_condition import UNet2DConditionOutput ref: 1。 github.com/huggingface/ 2。 mmagic/configs/stable_diffusion/README.md at main · open-mmlab...
(UNet2DConditionModel 是一个条件2D UNet模型,它接受一个有噪声的样本、条件状态和一个时间步长并返回样本形状的输出。) 类的初始化方法内的主要参数有下列几个: sample_size:输入输出的sizein_channels:输入的通道数out_channels:输出的通道数down_block_types:使用的下采样块元组,默认为("CrossAttnDownBlock2D"...
正确的类名应该是Unet2DConditionModel。 基于这个理解,我将按照你的要求,分点回答你的问题: 导入diffusers.models.unet_2d_condition模块: 首先,需要确保你已经安装了diffusers库。如果没有安装,可以通过以下命令进行安装: bash pip install diffusers 然后,在你的Python脚本或交互式环境中,你可以使用以下代码导入...
StableDiffusionLoraLoaderMixin):# 定义标记器属性,类型为 T5Tokenizertokenizer: T5Tokenizer# 定义文本编码器属性,类型为 T5EncoderModeltext_encoder: T5EncoderModel# 定义 UNet 模型属性,类型为 UNet2DConditionModelunet: UNet2DConditionModel# 定义调度器属性,类型...
TextualInversionLoaderMixin# 导入自定义加载器from...modelsimportAutoencoderKL, ImageProjection, UNet2DConditionModel# 导入模型类from...models.loraimportadjust_lora_scale_text_encoder# 导入调整Lora文本编码器的函数from...schedulersimportLCMScheduler# 导入调度器from...utilsimport(# 导入工具函数USE_PEFT_BA...
Describe the bug This error happens with a custom attention processor after setting lora layers Reproduction from diffusers import UNet2DConditionModel from diffusers.models.lora import LoRALinearLayer class AttnProcessorCustom: def __ca...
File"C:\Users\myalt\Desktop\testing image grid\venv\lib\site-packages\diffusers\models\unet_2d_condition.py", line839,inforwardif"text_embeds"notinadded_cond_kwargs: TypeError: argument of type'NoneType'isnotiterable Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) ...
在diffusers/models/unet_2d_condition.py文件中,我们可以找到类UNet2DConditionModel。由于Diffusers集成了非常多新特性,整个文件就像一锅大杂烩一样,掺杂着各种功能的实现代码。不过,这份U-Net的实现还是基于原版Stable Diffusion的U-Net进行开发的,原版代码的每一部分都能在这份代码里找到对应。在阅读代码时,我们可以跳...
Models 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from diffusers import UNet2DModel import torch # load model repo_id = "google/ddpm-cat-256" model = UNet2DModel.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True) model.config # noise as input torch.manual_seed(0) noisy_sample = torc...
我们提到,pipeline 主要的组件是 models 和 schedulers,在上面的 DDPMPipeline 中,就包含了 UNet2DModel 和 DDPMScheduler。该 pipeline 首先产生一个与输出图片尺寸相同的噪声图,在每个时间步(timestep),将噪声图传给 model 来预测噪声残差(noise residual),然后 scheduler 会根据预测出的噪声残差得到一张噪声稍小的...