stable-diffusion-v1.5用lora的方式训练的显存占用如下,大约在12G. 推理训练后的模型,并验证结果 #pipelineafter training and save result pipe = pipeline( task=Tasks.text_to_image_synthesis, model=training_args.model, lora_dir=training_args.work_dir + '/output', model_revision=args.model_revision) ...
Pipeline 使用如下 # 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 a...
使用 LoRA 的训练文档地址：https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/training/lora 推理 正如我们所讨论的，LoRA 的主要优势之一是您可以通过训练比原始模型大小少几个数量级的权重来获得出色的结果。我们设计了一个推理过程，允许在未修改的 Stable Diffusion 模型权重之上加载额外的权重。让我们看看它是如何...
从diffusers库加载StableDiffusionPipeline。StableDiffusionPipeline是一个端到端推理管道,可用于从文本生成图像。 我们将加载预训练模型权重。模型id将是CompVis/ stable-diffusion-v1-4,我们也将使用一个特定类型的修订版torch_dtype函数。设置revision= “fp16”从半精度分支加载权重,并设置torch_dtype = " torch。to...
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...
StableDiffusionPipeline是一个端到端推理管道,可用于从文本生成图像。 我们将加载预训练模型权重。模型id将是CompVis/ stable-diffusion-v1-4,我们也将使用一个特定类型的修订版torch_dtype函数。设置revision = “fp16”从半精度分支加载权重,并设置torch_dtype = " torch。torch_dtype = “torch.float16”告诉模...
Colossal-AI同时支持原生Stable Diffusion推理管道,在完成训练或精调后只需直接调用diffuser库并加载自己保存的模型参数即可直接进行推理,无需进行其他改动,方便新用户熟悉推理流程并可以让习惯使用原版框架的用户快速上手。 from diffusers import StableDiffusionPipeline ...
现在我们已经知道Stable Diffusion的原理,为了加深理解,下面使用Diffusers模块实现Stable Diffusion的全过程。下面的代码需要使用到pytorch、transformers和diffusers模块。 3.1 使用pipeline HuggingFace中的模块提供了许多pipeline用于各种任务,而Stable Diffusion则是Text-to-image类型的任务,我们可以使用下面几句代码完成文生图: ...
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:...
SD模型专业参数设置 pipeline_kwargs,为 stable diffusion 初始化参数,json 格式:本 demo 填写。 {"safety_checker":null} 完成配置启动任务后,优化任务会展示在列表,可查看优化进度。 加速完成后,可在列表页看到加速报告,单击优化任务名称后,可查看优化任务详情以及优化报告。