diffusers专题

Diffusers代码学习-多个ControlNet组合

可以根据不同的图像输入组合多个ControlNet条件来创建MultiControlNet。为了获得更好的结果，比较有利的做法是： 1. 有选择的进行遮罩，使其不重叠（例如，遮罩canny图像中姿势条件所在的区域） 2. 使用controlnetconditioning_scale参数进行实验，以确定分配给每个条件输入的权重下面将结合Canny 边缘检测图像和人体姿态估计图像来生成新图像。

Diffusers代码学习-ControlNet(Inpaint）

对于Inpaint，需要一个初始图像、一个蒙版图像和一个描述用什么替换蒙版的提示词。ControlNet模型允许添加另一个控制图片来调节模型。让我们用Inpaint蒙版来调整模型。这样，ControlNet可以使用修复掩模作为控件来引导模型在蒙版区域内生成图像。 # 以下代码为程序运行进行设置 import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://

Diffusers代码学习: T2I Adapter

T2I Adapter是一款轻量级适配器，用于控制文本到图像模型并为其提供更准确的结构指导。它通过学习文本到图像模型的内部知识与外部控制信号（如边缘检测或深度估计）之间的对齐来工作。 T2I Adapter的设计很简单，条件被传递到四个特征提取块和三个下采样块。这使得针对不同的条件快速而容易地训练不同的适配器，这些适配器可以插入到文本到图像模型中。T2I Adapter与ControlNet

Diffusers代码学习: 多个Adapter

T2I Adapter也是可组合的，允许您使用多个适配器对图像施加多个控制条件。例如，可以使用姿势贴图提供结构控制，使用深度贴图进行深度控制。这是由[MultiAdapter]类启用的。让我们用姿势和深度适配器来调节文本到图像的模型。创建深度和姿势图像并将其放置在列表中。 # 以下代码为程序运行进行设置 import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "h

Diffusers代码学习: IP-Adapter Inpainting

IP-Adapter还可以通过Inpainting自动管道和蒙图方式生成目标图片。 # 以下代码为程序运行进行设置，使用Inpainting 的自动管道， import osos.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" from diffusers import AutoPipelineForInpainting # 程序需要能够

diffusers 使用脚本导入自定义数据集

在训练扩散模型时，如果附加额外的条件图片数据，则需要我们准备相应的数据集。此时我们可以使用官网提供的脚本模板来控制导入我们需要的数据。您可以参考官方的教程来实现具体的功能需求，为了更加简洁，我将简单描述一下整个流程的关键点：首先按照您的需求准备好所有的数据集文件，统一放到一个dataset_name（可以自己定义）目录下，可以划分多个子文件夹，但是需要在您的matadata.json中描述

Diffusers代码学习: IP-Adapter

从操作的角度来看，IP-Adapter和图生图是很相似的，都是有一个原始的图片，加上提示词，生成目标图片。但它们的底层实现方式是完全不一样的，我们通过源码解读来看一下。以下是ip adapter的实现方式 # 以下代码为程序运行进行设置，使用文生图的自动管道， # 图生图实现使用的图生图的自动管道（见这里Diffusers代码学习-图生图） import osos.environ["HF_

使用Docker配置深度学习环境——以diffusers为例

Docker的其他信息可以在我的网站上找到，这里假设安装完成了，直接上手。 git clone 仓库地址打开docker目录，找到目标版本： sudo docker build diffusers-pytorch-cuda 如果失败，尝试使用换源： sudo nano /etc/docker/daemon.json 把 "registry-mirrors" : ["http

【Diffusers 学习（1）】from_petrained() 中的 use_safetensors 有什么作用？

use_safetensors（bool，可选，默认为None）如果设置为 None，则在 safetensor 权重可用且已安装 safetensor 库的情况下下载这些权重。如果设置为 True，则会从 safetensor 权重中强制加载模型。如果设置为 False，则不会加载 safetensor 权重。官方文档：https://huggingface.co/docs/diffus

【Diffusers库】第四篇训练一个扩散模型(Unconditional)

目录写在前面的话下载数据模型配置文件加载数据创建一个UNet2DModel创建一个调度器训练模型完整版代码：写在前面的话这是我们研发的用于消费决策的AI助理，我们会持续优化，欢迎体验与反馈。微信扫描二维码，添加即可。官方链接：https://ailab.smzdm.com/ *************************************

【深度学习】diffusers 学习过程记录，StableDiffusion扩散原理

教程地址：https://huggingface.co/docs/diffusers/quicktour 文章目录环境扩散模型噪声残差的作用原理，文字编码如何给入Unetschedulerguidance_scalescheduler.init_noise_sigma训练时候的反向传播保存模型的方式环境 python3.10安装环境： pip install --upgr

使用 Diffusers 实现 ControlNet 高速推理

自从 Stable Diffusion 风靡全球以来，人们一直在寻求如何更好地控制生成过程的方法。ControlNet 提供了一个简单的迁移学习方法，能够允许用户在很大程度上自定义生成过程。通过 ControlNet，用户可以轻松地使用多种空间语义条件信息 (例如深度图、分割图、涂鸦图、关键点等) 来控制生成过程。具体来说，我们可以: 将卡通绘图转化为逼真的照片，同时保持极佳的布局连贯性。

【Diffusers库】第二篇快速生成图片

目录写在前面的话提速的几个条件1. 硬件2. 精度3. 推理步数3. 内存4. 管道组件提质的几个条件1. 模型2. prompt 写在前面的话这是我们研发的用于消费决策的AI助理，我们会持续优化，欢迎体验与反馈。微信扫描二维码，添加即可。官方链接：https://ailab.smzdm.com/ ***********************

sdxl-turbo、playground文生图模型diffusers使用案例

1、sdxl-turbo SDXL-Turbo是一种快速生成的文本到图像模型，可以在单个网络评估中从文本提示合成逼真的图像。参考：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo 对比效果相比PixArt模型差很多，参考https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/135520142

2、 Scheduler介绍代码解析 [代码级手把手解diffusers库]

Scheduler简介分类老式 ODE 求解器（Old-School ODE solvers）初始采样器（Ancestral samplers）Karras噪声调度计划DDIM和PLMSDPM、DPM adaptive、DPM2和 DPM++UniPCk-diffusion 1.DDPM2.DDIM3.Euler4.DPM系列5. Ancestral6. Karras7. SDE

【AIGC】Diffusers:训练扩散模型

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 Smithsonian Butterflies 数据集的子集上从头开始训练 UNet2DModel 以生成您自己的🦋蝴蝶🦋。 💡 本

【AIGC】Diffusers:扩散模型的开发手册说明1

主要组件最先进的扩散管道 diffusion pipelines，只需几行代码即可进行推理。可交替使用的各种噪声调度器 noise schedulers，用于平衡生成速度和质量。预训练模型 models，可作为构建模块，并与调度程序结合使用，来创建您自己的端到端扩散系统。开始学习一个快速的推理程序 from diffusers import DDPMPipelineddpm = D

【扩散模型】12、Stable Diffusion | 使用 Diffusers 库来看看 Stable Diffusion 的结构

文章目录一、什么是 Stable Diffusion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、Stable Diffusion4.1 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 Stable Di

【从零到一AIGC源码解析系列1】文本生成图片Stable Diffusion的diffusers实现

目录 1. 如何使用 StableDiffusionPipeline 1.1环境配置 1.2 Stable Diffusion Pipeline 1.3生成非正方形图像 2. 如何使用 diffusers 构造自己的推理管线关注公众号【AI杰克王】 Stable Diffusion是由CompVis、StabilityAl和LAION的研究人员和工程师创建的文本到图像潜在扩散

diffusers 源码待理解之处

一、训练DreamBooth时，相关代码的细节小计 ** class_labels = timesteps 时，模型的前向传播怎么走？待深入去看 ** 利用class_prompt去生成数据，而不是instance_prompt class DreamBoothDataset(Dataset):"""A dataset to prepare the instance and

ControlNet on diffusers

ControlNet on diffusers 参考：https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/controlnet v0.24.0 ControlNet 通过输入给 diffusion 模型一个额外的输入图作为条件，来控制生成图的结果。这个条件输入图可以是各种形式，如 canny 边缘、用户的手稿、人体姿态、深度图等。这

diffusers pipeline拆解：理解pipelines、models和schedulers

diffusers pipeline拆解：理解pipelines、models和schedulers 翻译自：https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/write_own_pipeline v0.24.0 diffusers 设计初衷就是作为一个简单且易用的工具包，来帮助你在自己的使用场景中构建 diffusion 系统。

using dapers on diffusers: Dreambooth, Texual Inversion, LoRA and IP-Adapter

using dapers on diffusers: Dreambooth, Texual Inversion, LoRA and IP-Adapter 参考自：https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/loading_adapters 如今，对于 diffusion 模型，有许多高效的训练技术来微调一个定制化的模型，能够

Textual Inversion on diffusers

Textual Inversion on diffusers 参考自官方文档：https://huggingface.co/docs/diffusers/training/textual_inversion_inference、https://huggingface.co/docs/diffusers/training/text_inversion?installation=PyTorch

diffusers pipeline拆解：理解pipelines、models和schedulers

diffusers pipeline拆解：理解pipelines、models和schedulers 翻译自：https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/write_own_pipeline v0.24.0 diffusers 设计初衷就是作为一个简单且易用的工具包，来帮助你在自己的使用场景中构建 diffusion 系统。

diffusers-AutoPipline

https://huggingface.co/docs/diffusers/tutorials/autopipelinehttps://huggingface.co/docs/diffusers/tutorials/autopipelineAutoPipeline会自动检测要使用的正确流程类，这样可以更轻松地加载与任务相对应的检查点，而无需知道具体的流程类名称。 1.choose an auto