新版本懒人整合包ver1.2版本已发布,集成controlnet下载链接不变,最新视频介绍了如何自己转换集成controlnet的大模型:https://www.bilibili.com/video/BV1ZL411U7gh/整合包解压后直接双击:1运行ONNX_UI.bat就可以了解压下载下来的controlnet模型,放到controlnet目录下解
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...
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、diffusers等)。 修改Diffusers库:为了使StableDiffusion能够导出为ONNX格式,可能需要对Diffusers库中的某些部分进行修改,特别是与模型架构相关的代码。 导出ONN...
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”。
using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.IO; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; ...
ai生成图片的功能是真的强大,很多平台都有次数使用限制,今天分享一款离线版本的ai绘画生成软件,Android-Stable-diffusion-ONNX离线版,不用联网就可以使用,根据用户给出的参数就可以生成你想要的图片效果,生成的图片会有点慢,效果还不错。 使用方法 1、Android-Stable-diffusion-ONNX是一个AI绘画软件,输入提示词Prompt...
python export_df_onnx.py 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!
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....
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!
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的稳定性和准确性。下面将从几个方面来介绍ONNX稳定扩散技术的推理过程。 1. 模型导入与解析 在进行推理...