from...utils.torch_utilsimportrandn_tensor# 导入用于生成随机张量的工具from..pipeline_utilsimportDiffusionPipeline, StableDiffusionMixin# 导入扩散管道相关类from..stable_diffusionimportStableDiffusionPipelineOutput, StableDiffusionSafetyChecker# 导入稳定扩散管道输出和安全检查器logger = logging.get_logger(__name_...
根据找到的正确导入路径,修改代码中的导入语句: 一旦你找到了randn_tensor的正确导入路径,你需要在代码中相应地修改导入语句。例如,如果randn_tensor现在位于diffusers.some_other_module,则你的导入语句应该修改为: python from diffusers.some_other_module import randn_tensor 如果randn_tensor已被移除或替换,查找替...
original_samples=latents,# 原始潜在样本noise=self._free_init_initial_noise,# 添加的噪声timesteps=diffuse_timesteps.to(device)# 转移到设备).to(dtype=torch.float32)# 转换数据类型# 创建随机张量z_rand = randn_tensor( shape=latent_shape,# 随机张量的形状generator=generator,# 随机数生成器device=dev...
无法从“diffusers.utils”导入名称“randn_tensor” 我正在使用这个 autotrain 协作,当我标记并将图像放入图像文件夹并尝试运行它时,它说这个错误,我该如何解决这个问题? 重现: 点击ipynb 的链接 新建一个文件夹名称为images 添加一些图像并将提示替换为描述您的图像的内容 转到运行时并运行所有 ipynb 链接...
from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True) model.config # noise as input torch.manual_seed(0) noisy_sample = torch.randn(1, model.config.in_channels, model.config.sample_size, model.config.sample_size) noisy_sample.shape # inference with torch.no_grad(): noisy_residual = model(...
image = self.image_processor.preprocess(image, height=height, width=width).to(device) noise = randn_tensor(image.shape, generator=generator, device=device, dtype=image.dtype) image = image + noise_aug_strength * noise 加了这个噪声后,图像会过 VAE 的编码器,得到 image_latents。image_latents...
在这个地方,主函数开头设置的存取模型回调函数终于派上用场了。在调用save_state时,会自动触发下面的回调函数来保存模型。如果不加下面的代码,所有模型默认会以.safetensor的形式存下来。而用了下面的代码后,模型能够被save_pretrained存进一个文件夹里,就像其他标准 Diffusers 模型一样。
Prepare latent variables # zt = randn(image_shape) num_channels_latents = self.unet.config.in_channels latents = self.prepare_latents( ... ) 做完准备后,方法进入去噪循环。循环一开始是用U-Net算出当前应去除的噪声noise_pred。由于加入了CFG,U-Net计算的前后有一些对数据形状处理的代码。 with ...
fromdiffusersimportDDPMScheduler,UNet2DModelfromPILimportImageimporttorchscheduler=DDPMScheduler.from_pretrained("google/ddpm-cat-256")model=UNet2DModel.from_pretrained("google/ddpm-cat-256").to("cuda")scheduler.set_timesteps(50)sample_size=model.config.sample_sizenoise=torch.randn((1,3,sample_size...
randn((1, 3, sample_size, sample_size), device="cuda") input = noise for t in scheduler.timesteps: with torch.no_grad(): noisy_residual = model(input, t).sample prev_noisy_sample = scheduler.step(noisy_residual, t, input).prev_sample input = prev_noisy_sample image = (input / ...