? Diffusers ist die Anlaufstelle für hochmoderne vortrainierte Diffusionsmodelle zur Erzeugung von Bildern, Audio und sogar 3D-Strukturen von Molekülen. Egal, ob Sie nach einer einfachen Inferenzlösung suchen oder Ihre eigenen Diffusionsmodelle trainieren, ? Diffusers ist eine modulare Toolbox, die beides unterstützt. Bei der Gestaltung unserer Bibliothek liegt der Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit statt Leistung, Einfachheit statt Einfach und Anpassbarkeit statt Abstraktionen.
? Diffusoren bieten drei Kernkomponenten:
Wir empfehlen die Installation von ? Diffusoren in einer virtuellen Umgebung von PyPI oder Conda. Weitere Informationen zur Installation von PyTorch und Flax finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
Mit Pip (offiziell…
https://blackforestlabs.ai/anncreasing-black-forest-labs/
python3 -m venv fluxtest source fluxtest/bin/activate
https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/cli
pip install -U "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli login
pip install torch==2.3.1 pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git pip install transformers==4.43.3 sentencepiece==0.2.0 accelerate==0.33.0 protobuf==5
image.py
import torch from diffusers import FluxPipeline import diffusers _flux_rope = diffusers.models.transformers.transformer_flux.rope def new_flux_rope(pos: torch.Tensor, dim: int, theta: int) -> torch.Tensor: assert dim % 2 == 0, "The dimension must be even." if pos.device.type == "mps": return _flux_rope(pos.to("cpu"), dim, theta).to(device=pos.device) else: return _flux_rope(pos, dim, theta) diffusers.models.transformers.transformer_flux.rope = new_flux_rope pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", revision='refs/pr/1', torch_dtype=torch.bfloat16).to("mps") prompt = "japanese girl, photo-realistic" out = pipe( prompt=prompt, guidance_scale=0., height=1024, width=1024, num_inference_steps=4, max_sequence_length=256, ).images[0] out.save("image.png")
Führen Sie abschließend ein Python-Skript aus, um ein Bild zu generieren.
python image.py
Ausgabe
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFühren Sie Flux.n Mac mit Diffusoren aus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!