1.基于 onnxruntime,将 StableDiffusionInpaintPipeline、StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(stablediffusion + controlnet + LoRa) C++工程化;2.输出一个 C++版本的 ddim-schduler 库;3.提供一种“LoRa”的 onnx 模型加载方式;4.所有相关代码、模型开源 项目地址: GitHub - TalkUHulk/ai.deploy.box: A...
二、StableDiffusion模型ONNX导出 ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开放标准,用于表示深度学习模型,使得模型可以在不同框架和硬件上无缝迁移。将StableDiffusion模型导出为ONNX格式,可以方便地在多种推理环境中部署。 导出流程 模型准备:确保已下载StableDiffusion模型权重,并安装必要的依赖库(如transformers、diffus...
这个模型转换成ncnn的时候用的是pnnx,没走onnx的路子 diffusion处理 我的实现中用的sampler是“elur a”,现在的结果不稳定,这玩儿也要背锅,但它实现确实简单,忍一忍 输出图像的固定为512*512,所以diffusion时候的特征大小shape是(4,64,64) diffusion中其实就是在玩噪声,但c++中生成二维高斯噪声还挺麻烦,所以我...
Stable diffusion AI绘画一键安装包 4952 -- 7:47 App 在CPU上使用Stable Diffusion(使用diffusers在本地运行) 2035 1 2:39 App [保姆级教程]在 Windows 下安装 Stable Diffusion AMD 显卡系列,Lora 模型教学 9118 4 6:00 App Stable Diffusion,免费AI画图用啥显卡。P106-100行也不行。一下就教会你. 7.5...
stable diffuion onnx模型保存路径 在使用Stable Diffusion模型时,可以使用以下路径保存ONNX模型: ``` saved_model = "path/to/save/model.onnx" model.export_onnx(saved_model) ``` 请将“path/to/save”替换为您想要保存模型的路径。确保您有写入权限,并使用正确的文件扩展名“model.onnx”。
当模型训练完成后,我们需要将其部署到实际的应用场景中,让模型能够对输入数据进行处理并给出相应的预测结果。ONNX的推理功能主要通过其支持的框架和工具来实现。 在ONNX中,通过使用稳定的扩散(Stable Diffusion)技术,可以实现高效、准确的推理。稳定的扩散是一种能够有效处理输入数据的技术,它可以保证模型在推理过程中...
Stable Diffusion 的核心是 U-Net 模型,它始于一个噪声图像 (一组随机数矩阵)。这些矩阵被切割成较小的子矩阵,然后应用一系列卷积 (数学运算),从而产生一个更加精细且噪音更少的输出。每次卷积都包含一次乘法和累加运算。这种降噪过程需要多次迭代,直到获得一个新的增强输出图像。
1.基于 onnxruntime,将 StableDiffusionInpaintPipeline、StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(stablediffusion + controlnet + LoRa) C++工程化; 2.输出一个 C++版本的 ddim-schduler 库; 3.提供一种“LoRa”的 onnx 模型加载方式; 4.所有相关代码、模型开源 项目地址: https://github.com/TalkUHulk/ai....
ammo_export_sd(base,'onnx_dir','stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0') 构建TensorRT 引擎 利用INT8 UNet ONNX 模型,您可以创建 TensorRT 引擎。 trtexec--onnx=./onnx_dir/unet.onnx--shapes=sample:2x4x128x128,timestep:1,encoder_hidden_states:2x77x2048,text_em...
pythonexport_df_onnx.py 1. To generate onnx models. 总结 生成模型在之前效果其实并不好,但是到如今,大模型已经展示出了惊人的能力。不管是创作还是设计logo,从某种方面来说可能甚至是超过常人的。然而大模型都非常大,门槛比较高,我们将StableDiffusion 降维到int8,你甚至只需要一个CPU就能推理!