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_proc...
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MyAttnProcessor,我们可以编写下面的代码来修改Attention的实现: attn_processor_dict = {} for k in unet.attn...
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...
fn_recursive_add_processors(name, module, processors)# 返回所有处理器returnprocessors# 从 UNet2DConditionModel 复制的设置注意力切片的方法# 从 UNet2DConditionModel 复制的设置注意力处理器的方法# 定义一个方法用于设置注意力处理器defset_attn_processor(self, processor:Union[AttentionProcessor,Dict[str, Atte...
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...
): 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_processors'. Did you mean: 'set_attn_processor'...
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 ...
unet.set_attn_processor(attn_processor_dict) 实现帧间注意力处理类 熟悉了AttentionProcessor类的相关内容,我们来编写自己的帧间注意力处理类。在处理第一帧时,该类的行为不变。对于之后的每一帧,该类的 K, V 输入会被替换成视频第一帧和上一帧的输入在序列长度维度上的拼接结果,即: ...
"""# 检查是否有原始注意力处理器ifself.original_attn_processors isnotNone:# 恢复为原始注意力处理器self.set_attn_processor(self.original_attn_processors) @property# 从 diffusers.models.unets.unet_2d_condition.UNet2DConditionModel.attn_processors 复制def attn_processors(self) -> Dict[str, Attention...
AttnProcessor2_0,# 注意力处理器版本 2.0FusedAttnProcessor2_0,# 融合注意力处理器版本 2.0XFormersAttnProcessor,# XFormers 注意力处理器)from...models.loraimportadjust_lora_scale_text_encoder# 调整文本编码器的 LoRA 比例from...schedulersimportKarrasDiffusionSchedulers# Karras 扩散调度器from...utils...