Stable-Diffusion-v-1-5权重使用Stable-Diffusion-v-1-2的权重进行初始化,随后在layon-aesthetics v2 5+用分辨率512x512微调595k步,并减少10%的文本条件反射,以改善无分类器的引导采样。 stable-diffusion-2-base:该模型在LAION-5B子集上以分辨率256x256的从零开始训练550k,其中该子集过滤了色情数据,使用punsafe...
# Load the pipelinemodel_id="stabilityai/stable-diffusion-2-1-base"pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)# Set up a generator for reproducibilitygenerator=torch.Generator(device=device).manual_seed(42)# Run the pipeline, showing some of the available argumentspipe_output...
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1-base/resolve/main/v2-1_512-ema-pruned.ckpt 下载配置文件 下载会得到的v2-inference.yaml请重命名为v2-1_512-ema-pruned.yaml https://raw.githubusercontent.com/Stability-AI/stablediffusion/main/configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml 选择 贰...
模型权重以 FP16 精度存储,这将模型的大小减少了一半。你可以发现这个 Notebook 中使用的模型名称是"helenai/stabilityai-stable-diffusion-2-1-base-ov"。让我们下载带有以下代码的预转换模型Srable Diffusion 2.1 Intermediate Representation Format (IR)。 from optimum.intel.openvino import OVStableDiffusionPipeli...
意味着和StableDiffusion v1割席,必须重新从零去训练了。一个是分辨率加大了,这个东西似乎没有什么技术壁垒,因为卷积这个操作好像天生就能够兼容不同分辨率的方图。 然后,StableDiffusion v2引入了一个叫v-prediction的概念,这导致模型出现了v2, v2-base, v2.1, v2.1-base,v2和v2.1是SD主推的产品(我的理解),而...
berry_mix_1_5_webui_colab lilpotat/rbm stable_diffusion_v2_1_webui_colab stabilityai/stable-diffusion-2-1 stable_diffusion_v2_1_base_webui_colab stabilityai/stable-diffusion-2-1-base stable_diffusion_v2_webui_colab stabilityai/stable-diffusion-2 stable_diffusion_v2_base_webui_colab ...
输入通道(其中 4 个用于被 mask遮盖住的图片, 1 个用于 mask本身).在训练期间,会随机生成 mask,并有 25% 概率会将原始图片全部 mask掉. 地址 stabilityai/stable-diffusion-2-base stablediffusionpipeline,stablediffusionimg2imgpipeline,stablediffusioninpaintpipelinelegacy,stablediffusionmegapipeline,stablediffusion...
echo"export PATH=\"`python3 -m site --user-base`/bin:\$PATH\"">> ~/.bashrc source~/.bashrc 接下去命令行输入指令,按提示输入 huggingface-cli login 运行指令,在文件夹下运行,顺便创建一个放置ml模型的文件夹,替换下面的-o python3 -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-unet...
v2-1_512-ema-pruned.ckpt:这是Stable Diffusion2.1的官方模型,可以看作是Stable Diffuison2.0模型的升级版本。它和Stable Diffusion2.0的模型使用同一配置文件。 下载地址: 768-v-ema.ckpt:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt ...
检查apple/ml-stable-diffusion/setup.py文件,我们可以看到,项目支持运行的环境有 Python 3.7 ～ Python 3.9,那我们随便取个中间数 3.8 吧: 代码语言:shell 复制 conda create-ncoreml_stable_diffusionpython=3.8-y 等待上面的命令执行完毕,我们指定的名为coreml_stable_diffusion的环境就初始化好啦,环境使用的具体...