fromdiffusersimportAutoPipelineForInpaintingfromdiffusers.utilsimportload_image,make_image_gridpipeline=AutoPipelineForInpainting.from_pipe(pipeline_text2image).to("cuda")img_url="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/sdxl-text2img.png"mask_url="https://hug...
我们创建一个名为sdxl的conda环境,使用python版本为3.8 conda create --name sdxlpython=3.8 -y 创建conda环境 然后我们使用git将Diffusers repo复制到本地,git相关:git 使用简易指南 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git 从github克隆仓库到本地 然后进入diffusers文件夹,激活我们刚刚创建的conda...
apple mps: training support for SDXL (ControlNet, LoRA, Dreambooth, T… d78acde· Mar 28, 2024 History3,924 Commits .github benchmarks docker docs examples scripts src/diffusers tests utils .gitignore CITATION.cff CODE_OF_CONDUCT.md CONTRIBUTING.md LICENSE MANIFEST.in ...
(local_dir):pipe=StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(f'{local_dir}/sd_xl_base_1.0.safetensors',config=download_config(local_dir),local_files_only=True,torch_dtype=torch.float16, ).to("cuda")prompt=["An astronaut riding a green horse"]*5# images = tgate_with_dc(pipe, prompt)...
创建一个名为“sd-xl”的虚拟环境,并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n sd-xl python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。 conda activate sd-xl 回显如下,表示激活成功。 ...
代码开源在：https://github.com/haofanwang/Lora-for-Diffusers ControlNet for diffusers 本方案是为了支持在 diffusers 框架中，使用 ControlNet。基于开源社区的部分尝试，我们提供了完整的 ControlNet+Anything-V3 使用用例，支持将 base model 从原本 SD1.5 的替换到 anything-v3 模型，使 ControlNet 具备较好...
LoRAhttps://hf.co/blog/loraDreamBoothhttps://dreambooth.github.io/minRFhttps://github.com/cloneofsimo/minRF/ 如果需要使用该程序，首先需要确保各项设置都已完成，同时准备好一个数据集 (比如这个)。你需要安装 peft 和 bitsandbytes ，然后再开始运行训练程序:这个https://hf.co/datasets/diffusers/dog-...
[15] 从ModelScope 来下载模型: https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-video-diffusion-img2vid-xt/files [16] 文件在这里: https://github.com/soulteary/docker-stable-video-diffusion/blob/main/app.py [17] 致新朋友:为生活投票,不断寻找更好的朋友: https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
minRF:https://github.com/cloneofsimo/minRF/ 如果需要使用该程序,首先需要确保各项设置都已完成,同时准备好一个数据集 (比如这个)。你需要安装和,然后再开始运行训练程序: 这个:https://hf.co/datasets/diffusers/dog-example export MODEL_NAME="stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"export INSTANCE...
https://github.com/huggingface/diffusers Huggingface: https://huggingface.co/huggingface DiffEngine 特点 训练最先进的扩散模型 DiffEngine 支持最先进的扩散模型,这些模型已取得了令人惊讶的效果。您可以使用Stable Diffusion、Stable Diffusion XL、DreamBooth、LoRA 等模型生成高质量的图像。您还可以使用 ControlNet ...