对此,diffusers 集成了一些内存优化手段,来让 SD3 能在更多的 GPU 上跑起来。 使用Model Offloading 推理 Diffusers 上一个最常用的内存优化手段就是 model offloading。它使得你可以在推理时,把一些当前不需要的模型组件卸载到 CPU 上,以此节省 GPU 显存。但这会引入少量的推理时长增长。在推理时,
如果你使用这个基于 diffusers 的训练脚本,训练其实是最简单的。这里你需要一个至少 8G 显存的 GPU。 1. 设计你想要的生成条件 在设计你自己的生成条件前,有必要考虑一下两个问题: 哪种生成条件是我想要的? 是否已有现存的模型可以把正常图片转换成我的条件图片? 举个例子,假如我们想要使用人脸特征点作为生成条件...
这个补充项不是环境配置的内容,但如果第一次跑 diffusers 代码并使用 diffusers 提供的数据集,会在服务器端下载 diffusers 数据集,该下载链接会访问国外资源。 我们实验室的服务器并不能访问该数据集资源,只能本地下载后上传到服务器上。具体做法如下: fromdatasetsimport Dataset, load_dataset, load_from_disk data...
stable-diffusion-v1-4 下载可以参考 Huggingface(需要注册账号获取 token)提供到下载接口进行下载:huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.14.1/guides/download```pip install --upgrade diffuserspip inst... push 到容器镜像仓库中供使用。本文使用 cr-demo-cn-beijing.cr.volces.com/diffusers/stable-diffusion...
在🤗diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline的特殊管道,所以我们可以使用它来执行掩码扩散。它接受查询提示、初始图像和生成的掩码返回生成的图像。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained( "runway...
使用sdxl-turbo 安装相关库 pip install diffusers transformers accelerate --upgrade 测试代码 from diffusers import AutoPipelineForText2Image import torch pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(("~/HuggingFace-Download-Accelerator/hf_hub/models--stabilityai--sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16...
在🤗diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline的特殊管道,所以我们可以使用它来执行掩码扩散。它接受查询提示、初始图像和生成的掩码返回生成的图像。 from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
在🤗diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline的特殊管道,所以我们可以使用它来执行掩码扩散。它接受查询提示、初始图像和生成的掩码返回生成的图像。 from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
在diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline的特殊管道,所以我们可以使用它来执行掩码扩散。它接受查询提示、初始图像和生成的掩码返回生成的图像。 from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-inpainting", ...
方案一:使用 Optimum-Intel 推理后端 Optimum-Intel 用于在英特尔平台上加速 HuggingFace 的端到端流水线。它的 API 和Transformers或是 Diffusers 的原始 API 极其相似,因此所需代码改动很小。目前Optimum-Intel已经集成了OpenVINO™ 作为其推理任务后端,在大部分 HuggingFace 预训练模型的部署任务中,开发者只需要替换...