首先,我们需要确认diffusers.utils模块中是否确实包含randn_tensor。由于你提供的信息中没有直接提到randn_tensor的存在性,我们需要查看diffusers库的文档或源代码。 在GitHub或官方文档网站上搜索diffusers.utils,查看其定义和包含的函数列表。如果randn_tensor不存在,那么你需要寻找替代方案或确认该函数是否被重命名或移动到...
无法从“diffusers.utils”导入名称“randn_tensor” 我正在使用这个 autotrain 协作,当我标记并将图像放入图像文件夹并尝试运行它时,它说这个错误,我该如何解决这个问题? 重现: 点击ipynb 的链接 新建一个文件夹名称为images 添加一些图像并将提示替换为描述您的图像的内容 转到运行时并运行所有 ipynb 链接...
导入替换示例文档字符串的函数scale_lora_layers,# 导入用于缩放 Lora 层的函数unscale_lora_layers,# 导入用于取消缩放 Lora 层的函数)from...utils.torch_utilsimportrandn_tensor# 从工具模块导入生成随机张量的函数from..pipeline_utilsimportDiffusionPipeline, StableDiffusionMixin# 从管道工具模块导入相关类from.....
)# 从实用工具模块导入随机张量生成函数from...utils.torch_utilsimportrandn_tensor# 从管道工具模块导入扩散管道和稳定扩散相关的混合类from..pipeline_utilsimportDiffusionPipeline, StableDiffusionMixin# 从稳定扩散模块导入输出类from..stable_diffusionimportStableDiffusionPipelineOutput# 从安全检查器模块导入稳定扩散安...
image = self.image_processor.preprocess(image, height=height, width=width).to(device) noise = randn_tensor(image.shape, generator=generator, device=device, dtype=image.dtype) image = image + noise_aug_strength * noise 加了这个噪声后,图像会过 VAE 的编码器,得到 image_latents。image_latents...
diffusers.utils.logging.set_verbosity_error() 之后其他版本的训练脚本会有一段设置随机种子的代码,我们给这份脚本补上。 # If passed along, set the training seed now. if args.seed is not None: set_seed(args.seed) 接着,函数会创建输出文件夹。如果我们想把模型推送到在线仓库上,函数还会创建一个仓库...
huggingface#7535 Update FloatTensor type hints to Tensor (huggingface… May 11, 2024 src/diffusers Move away from cached_download (huggingface#8419) Jun 7, 2024 tests [Core] support saving and loading of sharded checkpoints (huggingface… Jun 7, 2024 utils Errata (huggingface#8322) Jun 6, 2024...
tests is_safetensors_compatible fix (huggingface#9741) Oct 22, 2024 utils Errata: Fix typos & \s+$ (huggingface#9008) Aug 3, 2024 .gitignore Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation (huggingface… Jul 11, 2024 CITATION.cff [Chore] add: fives names to citations. (huggingfac...
fromdiffusersimportDDPMSchedulernoise_scheduler=DDPMScheduler(num_train_timesteps=1000,tensor_format="pt") 下記のようにして,ノイズを加えられた画像を生成することができます. importtorchfromPILimportImagenoise=torch.randn(sample_image.shape)timesteps=torch.LongTensor([50])noisy_image=noise_scheduler...
from diffusers.utils.import_utils import is_xformers_available from diffusers.utils.torch_utils import is_compiled_module # 参考train_controlnet.py 此训练中不涉及unet的训练,只训练encoder和decoder logger = get_logger(__name__) #导入模型 def import_model_class_from_model_name_or_path(pr...