用户设计的体验地址:https://huggingface.co/spaces/diffusers/unofficial-SDXL-Turbo-i2i-t2i 此外,SDXL Turbo 还显着提高了推理速度。通过使用 A100 AI芯片,SDXL Turbo 可以在 207 毫秒内生成 512x512 图像(即时编码 + 单个去噪步骤 + 解码,fp16),其中单个 UNet 前向评估占用了 67 毫秒。
首先我们要把 huggingface 下载的原始模型转化为 OpenVINO IR,以便后续的 NNCF 工具链进行量化工作。转换完成后你将得到对应的 text_encode、unet、vae 模型。 03 从文本到图像生成 现在,我们就可以进行文本到图像的生成了,我们使用优化后的 openvino pipeline 加载转换后的模型文件并推理;只需要指定一个文本输入,就可...
fromdiffusersimportAutoPipelineForImage2Imagefromdiffusers.utilsimportload_imagepipe=AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo",torch_dtype=torch.float16,variant="fp16")init_image=load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat...
模型放置在 ComfyUI/models/chekpoints/ 文件夹下 模型主页: stabilityai/sdxl-turbo at main (huggingface.co) 点击上面链接,访问 Hugging Face 下载模型,如下图。首次访问该页面时,可能需要同意用户协议才能看到模型下载页。 官方提供了两个版本,其中6G的为量化版,可根据自己的条件进行选择下载: (2)获取工作流 ...
模型主页:stabilityai/sdxl-turbo at main (huggingface.co) 点击上面链接,访问Hugging Face下载模型,如下图。首次访问该页面时,可能需要同意用户协议才能看到模型下载页。 官方提供了两个版本,其中6G的为量化版,可根据自己的条件进行选择下载: (2)获取工作流 ...
首先我们要把 huggingface 下载的原始模型转化为 OpenVINO IR,以便后续的 NNCF 工具链进行量化工作。转换完成后你将得到对应的 text_encode、unet、vae 模型。 03 从文本到图像生成 现在,我们就可以进行文本到图像的生成了,我们使用优化后的 openvino pipeline 加载转换后的模型文件并推理;只需要指定一个文本输入,就可...
首先我们要把huggingface 下载的原始模型转化为OpenVINO IR,以便后续的NNCF 工具链进行量化工作。转换完成后你将得到对应的text_encode、unet、vae 模型。 from pathlib import Path model_dir = Path("./sdxl_vino_model") sdxl_model_id = "stabilityai/sdxl-turbo" ...
How to test SDXL Turbo You can try the unofficial demo on this page or useClipdrop. Alternatively, you can download the model on your local computer and run it yourself. How to download SDXL Turbo You can download SDXL Turbo onHuggingFace, a platform for sharing machine learning models. ...
SDXL Turbo已经集成到Huggingface的transformers库中了,这里做一个简单的展示如何使用,首先可以先安装transformers库 AI检测代码解析 pip install diffusers transformers accelerate --upgrade 1. SDXL-Turbo在文生图中不使用guidance_scale或negative_prompt,所以用guidance_scale=0.0禁用它。该模型最好生成512x512大小的图...
首先我们要把 huggingface 下载的原始模型转化为 OpenVINO IR,以便后续的 NNCF 工具链进行量化工作。转换完成后你将得到对应的 text_encode、unet、vae模型。 from pathlib import Path model_dir = Path("./sdxl_vino_model") sdxl_model_id = "stabilityai/sdxl-turbo" ...