import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinefrom transformers import T5EncoderModel, BitsAndBytesConfig# Make sure you have `bitsandbytes` installed.quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"text_encoder = T5Enc...
在经典的StableDiffusion里面,比较常用的还是DDPM,不过目前调度器的种类也在发展,而且不同的调度器对对应生成的图片,也会存在着影响,目前在Diffusers库中已经支持下列的调度器 训练测 官方的训练示例给了对应训练Unet的模板 from diffusers import UNet2DModel # 创建模型 model = UNet2DModel( sample_size=image_size...
速度提升:在压缩(潜在)空间而不是像素图像上扩散(Diffusion on Compressed (Latent) Data Instead of the Pixel Image) 译者:用了潜空间可以提升速度,不过代价是不能在图像里准确显示文字。 为了加速图像生成过程,Stable Diffusion论文不是在像素图像本身上运行扩散过程,而是在图像的压缩版本上运行扩散过程。该论文将其...
import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")image = pipe( prompt="a photo of a cat holding a sign that says hello world", negative_prompt="", ...
Stable Diffusion 3:https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-research-paper 当前放出的模型版本是 Stable Diffusion 3 Medium,有二十亿 (2B) 的参数量。 针对当前发布版本,我们提供了: Hub 上可供下载的模型 Diffusers 的代码集成 SD3 的 Dreambooth 和 LoRA 训练脚本 ...
作为Stability AI 的 Stable Diffusion 家族最新的模型,Stable Diffusion 3(SD3) 现已登陆 Hugging Face Hub,并且可用在 🧨 Diffusers 中使用了。 当前放出的模型版本是 Stable Diffusion 3 Medium,有二十亿 (2B) 的参数量。 针对当前发布版本,我们提供了: ...
探索Stable Diffusion与Diffusers的核心组件与实践。实践笔记着重于使用Transformers官方类进行整合。Diffusers分为Pipeline、Model与Scheduler三大模块。核心接口Pipeline用于生成画图Pipeline对象，接收提示词prompt以生成对应图片。配置包括"model_id"（选择模型，可为本地路径或HF模型库）,"num_inference_steps"（...
根据文本prompt和原始图像,生成新的图像。在diffusers中使用StableDiffusionImg2ImgPipeline类实现,可以看到,pipeline的必要输入有两个:prompt和init_image。示例代码: importtorch fromdiffusersimportStableDiffusionImg2ImgPipeline device ="cuda" model_id_or_path ="runwayml/stable-diffusion-v1-5" ...
StableDiffusionPipeline的代码如下所示：from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizerfrom diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, PNDMScheduler# 1. Load the autoencoder model which will be used to decode the latents into image space.vae = AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/...
毫不夸张的说,Stable Diffusion的出现和开源对AIGC的火热和发展是有巨大推动作用的,因为它让更多的人能快地上手AI作画。这里将基于Hugging Face的diffusers库深入讲解SD的技术原理以及部分的实现细节,然后也会介绍SD的常用功能,注意本文主要以SD V1.5版本为例,在最后也会...