ディフューザーを使用して Flux.n Mac を実行する

PHPz
リリース: 2024-08-14 18:33:59
オリジナル
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ディフューザーとは何ですか?

Run Flux.n Mac with Diffusers 抱きしめる顔 / ディフューザー

?ディフューザー: PyTorch および FLAX で画像と音声を生成するための最先端の拡散モデル。


Run Flux.n Mac with Diffusers

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? Diffusers は、画像、音声、さらには分子の 3D 構造を生成するための最先端の事前トレーニング済み拡散モデルの頼りになるライブラリです。シンプルな推論ソリューションを探している場合でも、独自の拡散モデルをトレーニングしている場合でも、 Diffusers は、両方をサポートするモジュール式ツールボックスです。私たちのライブラリは、パフォーマンスよりも使いやすさ、簡単よりもシンプル、抽象化よりもカスタマイズ性に重点を置いて設計されています。

?ディフューザーは 3 つのコア コンポーネントを提供します:

  • わずか数行のコードで推論で実行できる最先端の拡散パイプライン。
  • 異なる拡散速度と出力品質に対応する交換可能なノイズ スケジューラ。
  • 独自のエンドツーエンド拡散システムを作成するために、ビルディング ブロックとして使用したり、スケジューラーと組み合わせたりできる事前トレーニング済みモデル。

インストール

インストールをお勧めします? PyPI または Conda からの仮想環境のディフューザー。 PyTorch と Flax のインストールの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

PyTorch

pip付き(公式…


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フラックスとは

https://blackforestlabs.ai/payment-black-forest-labs/

1. 仮想環境を作成する

python3 -m venv fluxtest
source fluxtest/bin/activate
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2. CLI経由でHugging Faceにログインします。

https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/cli

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli login
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3. パッケージをインストールする

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
ログイン後にコピー

4. Python スクリプトを実行する

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")
ログイン後にコピー

最後に、Python スクリプトを実行してイメージを生成します。

python image.py
ログイン後にコピー

出力

Run Flux.n Mac with Diffusers

以上がディフューザーを使用して Flux.n Mac を実行するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ソース:dev.to
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