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。 笔记连接: https://fir-pufferfish-b8d.notion.site/P2P-with-diffusers-8a...
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...
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...
): 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'...
Describe the bug unet.enable_xformers_memory_efficient_attention() should be placed after unet.set_attn_processor(lora_attn_procs) , otherwise lora's weight will not use xformers. I can use enable_xformers_memory_efficient_attention corr...
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...
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: ...
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...
# unet_rl.py # 定义一个卷积块类,包含 1D 卷积、分组归一化和激活函数 class Conv1dBlock(nn.Module): """Conv1d --> GroupNorm --> Mish Parameters: inp_channels (`int`): 输入通道数。 out_channels (`int`): 输出通道数。 kernel_size (`int`or`tuple`): 卷积核的大小。