module.set_processor(processor)else:# 从字典中取出相应的处理器并设置module.set_processor(processor.pop(f"{name}.processor"))# 遍历模块的子模块forsub_name, childinmodule.named_children():# 递归调用设置处理器的函数fn_recursive_attn_processor(f"{name}.{sub_name}", child, processor)# 遍历当前...
fn_recursive_add_processors(name, module, processors)# 返回所有收集到的处理器returnprocessors# 复制自 diffusers.models.unets.unet_2d_condition.UNet2DConditionModel.set_attn_processor# 设置用于计算注意力的处理器def set_attn_processor(self, processor: Union[AttentionProcessor, Dict[str, AttentionProcessor...
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...
创建controler controler注册到unet对应区域的attn_processor上,如下图所示。 经过pipeline最后运行 model中的每个注意力机制的实现的基类都为Attention 其中包含所需要的部件和函数,在forward里面调用了attnprocessor进行注意力计算,我们可以修改attnprocessor,把controler加进去,经过修改后的attnprocessor使用unet.set_attn_proce...
('nothing') def setup_attn_processors(unet): attn_procs = {} for name in unet.attn_processors.keys(): attn_procs[name] = AttnProcessorCustom() unet.set_attn_processor(attn_procs) print(unet.attn_processors) # AttributeError: 'UNet2DConditionModel' object has no attribute 'attn_...
Describe the bug calling set_attn_processor(attention) using AttnProcessor or AttnProcessor2_0 on SD3Transformer2DModel executes without issues, but results in runtime error during inference: Reproduction def set_diffusers_attention(pipe...
基于PPDiffusers 训练DreamBooth LoRA微调生成中国山水画风格【livingbody/Chinese_ShanShui_Style】 本教程将从以下两个方面带领大家熟悉整个流程。 1. 准备工作 1.1 环境安装 1.2 Hugging Face Space 注册和登录 2. 如何训练 2.1 上传图片 2.2 训练参数调整 2.3 挑选满意的权重上传至Huggingface 2.4 再生成一张 ...
为了替换处理类,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处理类 MyAttnProcessor,我们可以编写下面的代码来实现替换: attn_processor_dict = {} for k in unet.attn_processors.keys(): if we_...
module.set_processor(processor)else:# 从字典中获取相应的处理器并设置module.set_processor(processor.pop(f"{name}.processor"))# 遍历子模块并递归调用处理器设置forsub_name, childinmodule.named_children(): fn_recursive_attn_processor(f"{name}.{sub_name}", child, processor)# 遍历当前对象的所有子...
_attn_processors = self.attn_processors# 遍历当前模块中的所有子模块formodule in self.modules():# 检查模块是否为 Attention 类型ifisinstance(module, Attention):# 对于 Attention 模块,启用投影融合module.fuse_projections(fuse=True)# 设置融合的注意力处理器self.set_attn_processor(FusedHunyuanAttnProcessor...