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...
"""prev_sample: torch.Tensor# 先前时间步的样本pred_original_sample:Optional[torch.Tensor] =None# 可选的预测去噪样本,默认为None# 从 diffusers.schedulers.scheduling_ddpm.betas_for_alpha_bar 复制defbetas_for_alpha_bar(num_diffusion_timesteps,# 扩散时间步的数量max_beta=0.999,# 使用的最大beta值,...
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...
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...
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(...
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。
def forward( self, sample: torch.FloatTensor, timestep: Union[torch.Tensor, float, int], encoder_hidden_states: torch.Tensor, ...): # 0. center input if necessary if self.config.center_input_sample: sample = 2 * sample - 1.0 # 1. time timesteps = timestep t_emb = self.time_proj...
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 / ...
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 / ...