Stable Diffusion Pipeline要比之前介绍的DDPMPipeline复杂一些,除了UNet和调度器还有其他组件,让我们来看一下具体包括的组件: from diffusers import ( StableDiffusionPipeline, StableDiffusionImg2ImgPipeline, StableDiffusionInpaintPipeline, StableDiffusionDepth2ImgPipeline ) # 载入管线 model_id =...
在diffusers中,我们可以使用StableDiffusionImg2ImgPipeline来实现文生图,具体代码如下所示: import torch from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline from PIL import Image # 加载图生图pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_...
本文接下来以社区流行的 "runwayml/stable-diffusion-v1-5" 的 Text2Img pipeline 为例,详细介绍 PAI-Blade 在各类使用场景下的使用方法。 环境安装 下述示例完整的运行脚本及相关环境已集成到registry.cn-beijing.aliyuncs.com/blade_demo/blade_diffusiondocker 中。在该docker中,直接通过python /blade/blade_diffu...
使用diffusers库,我们可以直接调用StableDiffusionPipeline来实现文生图,具体代码如下所示: import torchfrom diffusers import StableDiffusionPipelinefrom PIL import Image# 组合图像,生成griddef image_grid(imgs, rows, cols): assert len(imgs) == rows*cols w, h = imgs[0].size grid = Image.new('RGB...
在diffusers中,我们可以使用StableDiffusionImg2ImgPipeline来实现文生图,具体代码如下所示: import torch from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline from PIL import Image # 加载图生图pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_...
# from ui import gui_img2img # Stable Diffusion 2.0 图生图, 在左侧上传图片, 然后修改 "需要转换的图片路径" # display(gui_img2img.gui) # 生成的图片自动保存到左侧的 outputs/img2img 的文件夹里 import paddle, os from ppdiffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline from ppdiffusers.utils impo...
根据文本prompt和原始图像,生成新的图像。在diffusers中使用StableDiffusionImg2ImgPipeline类实现,可以看到,pipeline的必要输入有两个:prompt和init_image。示例代码: importtorch fromdiffusersimportStableDiffusionImg2ImgPipeline device ="cuda" model_id_or_path ="runwayml/stable-diffusion-v1-5" ...
在diffusers中,我们可以使用StableDiffusionImg2ImgPipeline来实现文生图,具体代码如下所示: import torch from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline from PIL import Image # 加载图生图pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_...
我们的测试使用的是diffusers库中的pipeline,目前还没有与Stable Diffusion XL兼容的TensorRT pipeline。针对Stable Diffusion 2.x(txt2img、img2img 或 inpainting)有社区提供的pipeline。我也看到一些针对Stable Diffusion 1.x的pipeline,但正如我所说的,都不适用于SDXL。
KakaoBrain这个公司已经开源了一个DALLE2的复现版本:Karlo,它是基于OpenAI CLIP-L来实现的,你可以基于这个模型中prior模块加上sd21-unclip-l来实现文本到图像的生成,目前这个已经集成了在StableUnCLIPPipeline中,或者基于stablediffusion官方仓库来实现。 SD的其它特色应用...