在 LoRA 之外，我们对个性化的生成也提供了其他的 训练技术，包括 DreamBooth, textual inversion, custom diffusion 以及更多！面向 Torch 2.0 的优化 PyTorch 2.0 引入了支持 torch.compile() 和 scaled_dot_product_attention() ( 一种注意力机制的更高效实现)。🤗 Diffusers 提供了对这些特性的 支持，带来...
为加速推理，我们可以使用 torch.compile() 来获取优化过的 vae 和 transformer 部分的计算图。import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinetorch.set_float32_matmul_precision("high")torch._inductor.config.conv_1x1_as_mm = Truetorch._inductor.config.coordinate_descent_tuning = Truetorch._...
"stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16 ).to("cuda") pipe.set_progress_bar_config(disable=True) pipe.transformer.to(memory_format=torch.channels_last) pipe.vae.to(memory_format=torch.channels_last) pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer, mode="ma...
"stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16 ).to("cuda") pipe.set_progress_bar_config(disable=True) pipe.transformer.to(memory_format=torch.channels_last) pipe.vae.to(memory_format=torch.channels_last) pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer, mode="ma...
PyTorch 2.0 引入了支持torch.compile()和scaled_dot_product_attention()( 一种注意力机制的更高效实现)。🤗 Diffusers 提供了对这些特性的 支持,带来了速度的大量提升,有时甚至能快两倍多。 在视觉内容 (图片,视频,三维资产等) 外,我们也提供了音频支持!请查阅 文档 以了解更多。
PyTorch 2.0引入了支持torch.compile()和scaled_dot_product_attention()( 一种注意力机制的更高效实现)。🤗 Diffusers 提供了对这些特性的支持,带来了速度的大量提升,有时甚至能快两倍多。 在视觉内容 (图片,视频,三维资产等) 外,我们也提供了音频支持!请查阅文档以了解更多。
torch_dtype=torch.float16).to("cuda")pipe.set_progress_bar_config(disable=True)pipe.transformer.to(memory_format=torch.channels_last)pipe.vae.to(memory_format=torch.channels_last)pipe.transformer=torch.compile(pipe.transformer,mode="max-autotune",fullgraph=True)pipe.vae.decode=torch.compile(pipe...
为加速推理,我们可以使用torch.compile()来获取优化过的vae和transformer部分的计算图。 importtorchfromdiffusersimportStableDiffusion3Pipelinetorch.set_float32_matmul_precision("high")torch._inductor.config.conv_1x1_as_mm=Truetorch._inductor.config.coordinate_descent_tuning=Truetorch._inductor.config.epilogue_...
PyTorch 2.0引入了支持torch.compile()和scaled_dot_product_attention()( 一种注意力机制的更高效实现)。 Diffusers 提供了对这些特性的支持,带来了速度的大量提升,有时甚至能快两倍多。 在视觉内容 (图片,视频,三维资产等) 外,我们也提供了音频支持!请查阅文档以了解更多。
importtorch fromdiffusersimportStableDiffusion3Pipeline pipe=StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers",text_encoder_3=None,tokenizer_3=None,torch_dtype=torch.float16) pipe=pipe.to("cuda") prompt="smiling cartoon dog sits at a table, coffee mug on han...