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...
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_processor注册到unet。
条件 UNet 模型from...models.attention_processorimport(# 从注意力处理模块导入以下处理器AttnProcessor2_0,# 注意力处理器版本 2.0FusedAttnProcessor2_0,# 融合的注意力处理器版本 2.0XFormersAttnProcessor,# XFormers 注意力处理器)from...models.loraimportadjust_lora_scale_text_encoder# 从 Lora 模型导入...
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...utilsi...
Copied from diffusers.models.unets.unet_2d_condition.UNet2DConditionModel.set_attn_processordefset_attn_processor(self,processor):r"""Sets the attention processor to use to compute attention.Parameters:processor (`dict` of `AttentionProcessor` or only `AttentionProcessor`):The instantiated processor ...
('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_...
from ppdiffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import paddle pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5") pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) pipe.unet.load_attn_procs("lora_outputs/", from_hf_hub=True...
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_...
UNet2DConditionModel# 导入模型相关的类from...models.attention_processorimportAttnProcessor2_0, FusedAttnProcessor2_0, XFormersAttnProcessor# 导入注意力处理器from...schedulersimportKarrasDiffusionSchedulers# 导入调度器from...utilsimportis_torch_xla_available, logging, replace_example_docstring# 导入工具...
_guidanceelsepag_attn_processors[1]# 检查当前对象是否具有 unet 属性ifhasattr(self,"unet"):# 如果有,设置模型为 unetmodel: nn.Module = self.unetelse:# 如果没有,设置模型为 transformermodel: nn.Module = self.transformer# 定义一个检查模块是否为自注意力模块的函数defis_self_attn(module: nn....