在diffusers中,可以使用StableDiffusionInpaintPipeline来调用这个模型,具体代码如下: import torch from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline from PIL import Image from tqdm.auto import tqdm import PIL # Load pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-inpainting/" pipe = StableDiffusionInpaint...
# 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...
在Google Colab 平台使用 Stable Diffusion 需要调用官方模型,也就是「sd-v1-4.ckpt」这个文件(目前的版本),如果你之前在 Google Colab 成功运行过任意版本的 Stable Diffusion,那么这个模型就已经成功下载到你的谷歌云盘了,可以直接运行 Deforum Stable Diffusion;如果你之前没有使用 Google Colab 运行过 Stable Diff...
由于KL-reg的权重系数非常小,实际得到latent的标准差还是比较大的,latent diffusion论文中提出了一种rescaling方法:首先计算出第一个batch数据中的latent的标准差,然后采用的系数来rescale latent,这样就尽量保证latent的标准差接近1(防止扩散过程的SNR较高,影响生成效果,具体...
1.1 Stable Diffusion 发展的历史 Stable Diffusion 这个模型架构是由 Stability AI 公司推于2022年8月由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员在 Latent Diffusion Model 的基础上创建并推出的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的首席研究科学家 Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的...
vae在stable diffusion中是拆开的,分为encoder和decoder两个部分,这里可以将encoder和decoder分别转为pt模型,然后构造转换脚本,将pt模型转换为bmodel模型。 移植vae encoder转换为pt模型defexport_vaencoder(pipe): forparainpipe.vae.parameters(): para.requires_grad =False ...
https://hf.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large huggingface-cli login 下列代码将下载 SD3.5 的 8B 模型。下载的模型使用 torch.bfloat16 精度，这是 Stability AI 的原版格式，也推荐使用该精度进行推理。import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_...
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float16) 下面设置GPU: pipe = pipe.to("cuda") 现在就可以生成图片了。我们将编写一个提示文本并将其交给管道并打印输出。这里的输入提示是“an astronaut riding a horse”,让看看输出...
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16',).to('cuda')generator = torch.Generator(device='cuda')for i, generation in enumerate(queue, start=1): generator.manual_seed(generatio...
Stable Diffusion是一个强大的文本条件隐式扩散模型(text-conditioned latent diffusion model),它具有根据文字描述生成精美图片的能力。它不仅是一个完全开源的模型(代码,数据,模型全部开源),而且是它的参数量只有1B左右,大部分人可以在普通的显卡上进行推理甚至精调模型。毫不夸张的说,Stable Diffusion的出现和开源对...