File "/anaconda3/envs/SegmentAnything/lib/python3.8/site-packages/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py", line 884, in from_pretrained cached_folder = cls.download( File "/anaconda3/envs/SegmentAnything/lib/python3.8/site-packages/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py", line 1218, in download in...
官方文档地址:https://huggingface.co/docs/diffusers/index diffusers的安装 pip install --upgrade diffusers 关于加载预训练模型 diffusers中from_pretrained()加载模型,可以是本地模型,或从the Hugging Face Hub自动下载。 给定地址,优先本地查询,本地查询不到时,默认查询网络地址为base_url+ 输入内容,base_url=ht...
要使用Diffusers与SD3,确保升级到最新的Diffusers版本。 pip install --upgrade diffusers 由于模型是受限制的,在使用diffusers之前,您需要先访问Hugging Face页面上的Stable Diffusion 3 Medium页面,填写表单并接受限制。一旦您进入,您需要登录,以便您的系统知道您已经接受了限制。使用以下命令登录: 下面的代码片段将下载SD...
第二种使用的方法是使用Hugging Face的Diffusers库，它包含了目前可用的大部分稳定扩散模型，我们可以直接在谷歌的Colab上运行它。第一步是打开谷歌collab，检查是否连接到GPU，可以在资源按钮中查看，如下图所示:另一个选择是从运行时菜单中选择更改运行时类型，然后检查硬件加速器被选择为GPU:我们确保使用GPU运行时后...
设备:使用OpenVINO,可以在英特尔CPU或GPU上加速Stable-Diffusion-WebUI。所有支持OpenVINO的设备都列在下拉列表中。用户可以选择他们选择的加速设备。当用户选择新设备时,建议从性能测量中排除第一次预热迭代,因为模型会为目标硬件重新编译。采样方法:OpenVINO加速使用"Hugging Face Diffusers"库。我们使用来自扩散器的等效...
如果结合使用这些技巧,单张图像的生成过程仅需要: V100 GPU 上约 3 秒的推理时间以及约 4 GB 的 VRAM 占用;免费 GPU 服务 (如 Google Colab 的 T4) 上约 5 秒的推理时间。如果没有实现这些技巧,同样的生成过程可达 17 秒!现已集成至 Diffusers 工具箱,来使用 Diffusers 吧,它真的非常强力!💪...
HuggingFace GitHub可以看到包括常用的transformers、datasets、diffusers、accelerate、pef和optimum类库。 Hugging Face最初是一家总部位于纽约的初创企业,专注于聊天机器人服务。然而,他们在创业过程中开源了一个名为Transformers的库,并在GitHub上发布。虽然聊天机器人业务并没有取得成功,但这个库却在机器学习社区迅速走红。
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate xformers==0.0.16 wandb huggingface-cli login wandb login 然后运行这个脚本train_controlnet.py !accelerate launch train_controlnet.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-2-1-base" \ ...
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实现AI作画,首先需要的库是Hugging Face diffusers库。 因此,在笔记本的代码单元格中运行以下代码,通过按单元格左侧的播放按钮或点击“CTRL + Enter”来安装它: !pip install diffusers 1. 您会注意到上面代码中“pip”前面的感叹号 ()。也就是说,bash 命令允许您直接从笔记本单元运行 shell 命令。!