So führen Sie „stable-diffusion--large-turbo' auf Google Colab aus

stable-diffusion-3.5-large-turbo ist ein hochpräzises Text-zu-Bild-Modell.

In dieser Anleitung wird erklärt, wie Sie das Modell in Google Colab einrichten und ausführen.

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Voraussetzungen

Besuchen Sie Huggingface.

Um Stable-Diffusion-3.5-Large-Turbo nutzen zu können, benötigen Sie ein Huggingface-Konto.

Wenn Sie noch kein Konto haben, erstellen Sie bitte ein Konto.

Sobald Sie sich angemeldet haben, sehen Sie den folgenden Bildschirm:

Geben Sie die erforderlichen Informationen ein und Sie erhalten sofort Zugriff auf das Modell.

Wenn Sie das Modell herunterladen und verwenden möchten, benötigen Sie ein Zugriffstoken. Erstellen Sie eines auf Ihrer Kontoseite:

Navigieren Sie über das Profilsymbol in der oberen rechten Ecke zu Ihrer Kontoseite, gehen Sie zur Registerkarte Zugriffstoken und erstellen Sie ein Token, indem Sie Neues Token erstellen auswählen.

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Ausführen des Codes

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken

Installieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken in Google Colab:

!pip install --quiet -U transformers

Die Option -U aktualisiert die Bibliothek auf die neueste Version und --quiet unterdrückt Download-Meldungen.

Authentifizieren Sie Ihr Konto

Authentifizieren Sie Ihr Huggingface-Konto, indem Sie den folgenden Befehl ausführen und das zuvor erstellte Token eingeben:

!huggingface-cli login

Laden Sie das Modell herunter

Laden und richten Sie das Modell mit dem folgenden Python-Code ein:

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")

Hinweis:Das Modell verbraucht ca. 27 GB Speicher.

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Erzeugen Sie ein Bild

Testen Sie das Setup, indem Sie diesen Code ausführen, um ein Bild zu generieren:

prompt = "A capybara holding a sign that reads Hello Fast World"
save_filename = "capybara.png"
image = pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=4,
    guidance_scale=0.0,
).images[0]

Erklärungen zu diesen Argumenten finden Sie in der Diffusers GitHub-Dokumentation.

Speichern und zeigen Sie das generierte Bild an:

image.save(save_filename)
image

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo führen Sie „stable-diffusion--large-turbo' auf Google Colab aus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!