Stable Diffusion Pipeline模型的计算量统计通常涉及以下几个关键指标: 1.参数量(Parameter Count): 参数量是指模型中所有权重参数的数量,它直接影响到模型的存储需求和训练时的计算复杂度。对于Stable Diffusion模型而言,其主要组件包括潜在空间扩散模型和潜在空间采样器等部分,每个部分都有各自不同的参数数量。 2.浮点...
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 torch from diffusers import StableDiffusionPipeline from PIL import Image # 组合图像,生成grid def image_grid(imgs, rows, cols): assert len(imgs) == rows*cols w, h = imgs[0].size grid = Image.new...
在扩散模型实战(十):Stable Diffusion文本条件生成图像大模型中介绍了如何使用Stable Diffusion Pipeline控制图片生成效果以及大小,本文让我们剖析一下Stable Diffusion Pipeline内容细节。 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 diffus...
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...
git lfs install git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4 然后重新执行代码: pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-4") pipe = pipe.to("cuda") prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" with autocast("cuda"): image ...
stable diffusion pipeline理解-回复 标题:理解稳定扩散管道(Stable Diffusion Pipeline) 在深度学习和计算机视觉领域,稳定扩散管道(Stable Diffusion Pipeline)是一种重要的处理和分析数据的方法。它主要用于处理噪声数据,通过模拟物理过程中的扩散现象,逐步去除噪声,从而提取出有用的信息。以下我们将一步一步解析稳定扩散...
1. Stable Diffusion 稳定扩散模型简介 Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可...
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) 参考: https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 hugging face官网链接。 移植text_encoder 这里可以将text_encoder模型转为onnx模型,然后构造转换脚本,将onnx模型转换为bmodel模型。
1. 准备需使用 Stable Diffusion 容器镜像 1.从 GitHub 下载Stable Diffusion web UI代码,制作 Docker 镜像。也可使用以下命令获取: dockerpull gpulab.tencentcloudcr.com/ai/stable-diffusion:1.0.7 2.将准备好的 Stable Diffusion 容器镜像上传到容器镜像仓库 TCR,具体操作可参见TCR 企业版指南。
通过这一优化,我们让pipeline每次只在需要时将模型移入内存。在pipeline的源代码(https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion_xl/pipeline_stable_diffusion_xl.py#L201)中可以找到这个顺序,在Stable Diffusion XL的情况下,我们会找到以下代码:...