目录 收起 DDIM LDM 两段式训练 条件控制生成 SD SDv1 SDv2 SDXL references 更详细及更好的排版内容欢迎查看本人博客文章:生成模型-Diffusion Model系列 | citisy的炼丹房 DDIM ICLR 2021年的论文:Denoising Diffusion Implicit Models 代码实现: 官方基于pytorch的实现代码 个人基于pytorch的实现代码 原始的ddp...
model =MLPDiffusion(num_steps) # 输出维度是2,输入是x和step optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) # epoch遍历 for t in range(num_epoch): # dataloader遍历 for idx, batch_x in enumerate(dataloader): # 得到loss loss = diffusion_loss_fn(model, batch_x, alphas_bar_...
步骤2:定义模型 在这一步中,我们需要定义PyTorch模型的结构。 Model- layers- loss_function- optimizer+forward()+train()+save_model() # 代码示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassYourModel(nn.Module):def__init__(self):super(YourModel,self).__init__()# 定义模型的层self.f...
# 实现PyTorch模型的扩散(diffusion_pytorch_model)## 1. 整体流程下面是实现"diffusion_pytorch_model"的整体流程:```mermaidflowchart TD A(准备数据) --> B(定义模型) B --> C(训练模型) C --> D(保存模型)```## 2. 具体步骤### 步骤 python 代码示例 数据 pytorch diffusion model # PyTorch扩...
device = "cuda" model = UNet().to(device) ckpt = torch.load("unconditional_ckpt.pt") model.load_state_dict(ckpt) diffusion = Diffusion(img_size=64, device=device) x = diffusion.sample(model, n=16) plot_images(x) Conditional Model This model was trained on CIFAR-10 64x64 with 10 ...
你可以将模型导出为PyTorch SavedModel格式,并使用TensorRT或ONNX Runtime进行推理加速。同时,你还需要编写适当的代码来处理输入数据、调用模型进行推理并输出结果。在整个复现过程中,你可能需要反复调整和优化模型的超参数、结构或训练策略,以获得最佳的性能表现。此外,你还应该注意代码的可读性和可维护性,以便在未来对...
下面的代码中,我们将创建 dummy model_data 文件(只是为了启动 SageMaker endpoint,真正的模型使用 infernece.py 进行加载),使用 PyTorchModel 将 code/inference.py 文件加载到 SageMaker 中,并通过 AsyncInferenceConfig 创建异步推理的配置,通过 instance_type 和 instance_count 我们可以指定 SageMaker endpoint ...
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
Stable Diffusion v2复现 在基础环境承接Stable Diffusionv1得前提下, 更新pytorch和torchvision的版本,因为要使用GPU和xformers,需要下载gpu版本的pytorch。再下载open-clip-torch库文件,安装命令如下所示: conda install pytorch == 1.12.1 torchvision == 0.13.1 torchaudio0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch...