StableDiffusionXLondiffusers翻译自：https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxlv0.24.0非逐字翻译StableDiffusionXL(SDXL)是一个强大的图像生成模型，其在上一代StableDiffusion的基础上主要做了如下优化：参数量增加：SDXL中Unet的参数量比前一代大了3倍，并且SDXL还引入了第二个text-encoder（OpenCLIPViT-bigG/14），整体参数量大幅增加。引入了size-conditioning和cropconditioning，在训练阶段有
前言🤗扩散器能够完成许多不同的任务，并且您通常可以将相同的预训练权重用于多个任务，例如文本到图像、图像到图像和修复。但是，如果您不熟悉库和扩散模型，可能很难知道将哪个管道用于任务。例如，如果您将runwayml/stable-diffusion-v1-5模型用于文本到图像，您可能不知道也可以通过分别使用StableDiffusionImg2ImgPipeline和StableDiffusionInpaintPipeline类加载模型来将其用于图像到图像和修复。该 AutoPipeline 类旨在简化扩散器中🤗管道的多样性。它是一个通用的、任务优先的管道，可让你专注于任务。它 AutoPipel
最近AI大热，从ChatGPT到StableDiffusion，各种AI生成模型层出不穷，作为凑热闹爱好者，也在不停尝试玩一玩各种模型。近期对于StableDiffusion模型比较感兴趣，之前也看到了很多在苹果电脑上运行StableDiffusion的文章，碰巧前段时间关注到了Apple开源的一个在M1/M2芯片上使用CoreML运行StableDiffusion的项目 ，于是就在这里介绍下如何快速上手这个项目。环境官方推荐的运行环境如下：PythonmacOSXcodeiPadOS,iOS3.813.114.216.2步骤conda环境这里我们使用conda来管理运行环境，所以需要首先安装
前言拥有一种使用扩散系统进行推理的简单方法对于🧨扩散器至关重要。扩散系统通常由多个组件组成，例如参数化模型、分词器和调度器，它们以复杂的方式进行交互。这就是为什么我们设计了DiffusionPipeline，将整个扩散系统的复杂性包装成一个易于使用的API，同时保持足够的灵活性以适应其他用例，例如将每个组件单独加载为构建块以组装您自己的扩散系统。推理或训练所需的一切都可以通过该 from_pretrained() 方法访问。 本指南将向您展示如何加载：来自中心和本地的管道将不同的组件放入管道中模型变体，例如不同的浮点类型或非指数平均平均（EMA）权重模型和调度程序扩散管线 💡如果您有兴趣更详
本篇文章聊聊，如何快速上手StableVideoDiffusion(SVD)图生视频大模型。写在前面月底计划在机器之心的“AI技术论坛”做关于使用开源模型“StableDiffusion模型”做有趣视频的实战分享。因为会议分享时间有限，和之前一样，比较简单的部分，就用博客文章的形式来做补充分享吧。本篇是一篇相关的补充内容，主要聊聊使用开源行业标杆stability.ai出品的StableVideoDiffusion的快速上手。本篇文章相关的代码保存在soulteary/docker-stable-video-diffusion，有需要可以自取，欢迎“一键三连”。StableVideoDiffu
前言无条件图像生成是扩散模型的一种流行应用，它生成的图像看起来像用于训练的数据集中的图像。通常，通过在特定数据集上微调预训练模型来获得最佳结果。你可以在HUB找到很多这样的模型，但如果你找不到你喜欢的模型，你可以随时训练自己的模型！本教程将教您如何在SmithsonianButterflies数据集的子集上从头开始训练UNet2DModel以生成您自己的🦋蝴蝶🦋。💡本培训教程基于“扩散器训练🧨”笔记本。有关扩散模型的更多详细信息和背景信息，例如它们的工作原理，请查看笔记本！在开始之前，请确保已安装Datasets🤗以加载和预处理图像数据集，并安装Accelerate🤗以简化任意数量的GPU上的
文章目录一、什么是StableDiffusion二、Diffusers库三、微调、引导、条件生成3.1微调3.2引导3.3条件生成四、StableDiffusion4.1以文本为条件生成4.2无分类器的引导4.3其它类型的条件生成：超分辨率、图像修补、深度图到图像的转换4.4使用DreamBooth微调五、使用Diffusers库来窥探StableDiffusion内部5.1StableDiffusionPipeline5.2文本到图像5.3图像到图像5.4In-painting5.5Depth2Image5.6ControlNet5.6.1ControlNet与CannyEdge5.6.2C
参考：https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai-3/https://colab.research.google.com/drive/1jZ5UZXk7tcpTfVwnX33dDuefNMcnW9ME?usp=sharing#scrollTo=jueYhY5YMe22大概GPU资源8G-16G；另外模型资源下载慢可以在国内镜像：https://aifasthub.com/1、加速代码能加速到2秒左右fromdiffusersimportStableDiffusionXLPipelineimporttorchpipe=StableDif
距离上一次教大家在本地部署sd已经过去了........俺也不知道多久了，相信大家现在应该都已经很熟悉了吧，估计大家也发现了一个问题，就是本地的配置跑sd，一个是对配置要求太高了，现在的模型都特别大，没有一张3090根本玩不了，一个是内存啥的根本不够用模型加上各种插件，生成图啥的，分分钟100g上下，普通玩家属实顶不住，别急，今天就教给大家，如何在服务器上部署一台自己的sd，让大家体验一下小学偷摸上网吧的快感。vscode与pycharm的安装虽然如果是用服务器的话，用vscode会比较好，但是，俺是个纯纯的颜值主义者，pycharm的界面比vscode好看一百倍！！！！！在安装之前，建议大家
https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/loadinghttps://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/loading有一种简便的方法用于推理是至关重要的。扩散系统通常由多个组件组成，如parameterizedmodel、tokenizers和schedulers，它们以复杂的方式进行交互。这就是为什么我们设计了DiffusionPipeline，将整个扩散系统的复杂性包装成易于使用的API，同时保持足够的灵活性，以适应其他用例，例如将每个组件单独加载作为构建块来组装
