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Google Colabでstable-diffusion--large-turboを実行する方法

Patricia Arquette
リリース: 2024-12-09 21:01:13
オリジナル
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stable-diffusion-3.5-large-turbo は、高精度のテキストから画像への変換モデルです。

このガイドでは、Google Colab でモデルをセットアップして実行する方法を説明します。


前提条件

Huggingface にアクセスしてください。

How to Run stable-diffusion--large-turbo on Google Colab

stable-diffusion-3.5-large-turbo を使用するには、Huggingface アカウントが必要です。

まだアカウントをお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。

サインアップすると、次の画面が表示されます:

How to Run stable-diffusion--large-turbo on Google Colab

必要な情報を入力すると、すぐにモデルにアクセスできるようになります。

モデルをダウンロードして使用するには、アクセス トークンが必要です。アカウント ページから作成します:

How to Run stable-diffusion--large-turbo on Google Colab

右上隅のプロフィール アイコンからアカウント ページに移動し、アクセス トークン タブに移動し、新しいトークンの作成 を選択してトークンを作成します。


コードの実行

必要なライブラリをインストールする

まず、必要なライブラリを Google Colab にインストールします。

!pip install --quiet -U transformers
ログイン後にコピー

-U オプションはライブラリを最新バージョンに更新し、--quiet はダウンロード メッセージを抑制します。

アカウントを認証する

次のコマンドを実行し、前に作成したトークンを入力して、Huggingface アカウントを認証します。

!huggingface-cli login
ログイン後にコピー

モデルをダウンロードする

次の Python コードを使用してモデルをロードし、セットアップします。

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")
ログイン後にコピー

注: このモデルは約 27GB のメモリを消費します。


画像の生成

次のコードを実行してイメージを生成し、セットアップをテストします:

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]
ログイン後にコピー

これらの引数の説明は、Diffusers GitHub ドキュメントで見つけることができます。

生成された画像を保存して表示します:

image.save(save_filename)
image
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How to Run stable-diffusion--large-turbo on Google Colab

以上がGoogle Colabでstable-diffusion--large-turboを実行する方法の詳細内容です。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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