pipe.unet.load_state_dict(tensors, strict=False) # should take < 2 seconds text_encoders = [pipe.text_encoder, pipe.text_encoder_2] tokenizers = [pipe.tokenizer, pipe.tokenizer_2] embhandler = TokenEmbeddingsHandler(text_encoders, tokenizers) embhandler.load_embeddings("training_out/embeddi...
photo_image = int8_image2image_pipe(photo_prompt, image=image, num_inference_steps=2, generator=np.random.RandomState(511), guidance_scale=0.0, strength=0.5).images[0] display(photo_image) Compiling the text_encoder to CPU ... Compiling the text_encoder_2 to CPU ... Compiling the vae_...
我们需要让输入的文字,经过这个 styler 再送到 encoder 里面,所以第一步,在两个 XL text encode 上面按右键,把 text_g 跟 text_l 都转成外部输入的小点,把 styler 右边的正向跟反向分别拉进来这两个 encoder,各连两个点就可以了。 其实呢 prompt styler 它也可以用我们刚刚砍掉的,那两个原本的 text encode...
对Stable Diffusion 1.x-2.x的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大核心模型都做了改进。 增加一个独立的基于Latent的Refiner模型,也是一个扩散模型,用来提升生成图像的精细化程度。 设计了很多训练Tricks,包括图像尺寸条件化策略、图像裁剪参数条件化策略以及多尺度训练策略等。 先发布Stable Diffusion XL 0.9测试版本,基...
我们需要让输入的文字,经过这个 styler 再送到 encoder 里面,所以第一步,在两个 XL text encode 上面按右键,把 text_g 跟 text_l 都转成外部输入的小点,把 styler 右边的正向跟反向分别拉进来这两个 encoder,各连两个点就可以了。 其实呢 prompt styler 它也可以用我们刚刚砍掉的,那两个原本的 text encode...
"/root/sd/stable-diffusion-xl-refiner-1.0", text_encoder_2=base.text_encoder_2,vae=base.vae, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16",) refiner.to("cuda") # Define how many steps and what % of steps to be run on each experts (80/20) here ...
text_encoder_2=base.text_encoder_2, vae=base.vae, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16", ) refiner.to("cuda") # Define how many steps and what % of steps to be run on each experts (80/20) here
image2image_pipe = OVStableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_dir, device=device) Compiling the vae_decoder to AUTO ... Compiling the unet to AUTO ... Compiling the vae_encoder to AUTO ... Compiling the text_encoder_2 to AUTO ... ...
0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量 0.3增加一个单独的基于Latent(潜在)的Refiner(炼制)模型,来提升图像的精细化程度。【新增:对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化,其本质上是在做图生图的工作。】 ...
0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量 0.3增加一个单独的基于Latent(潜在)的Refiner(炼制)模型,来提升图像的精细化程度。【新增:对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化,其本质上是在做图生图的工作。】 ...