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디퓨저와 함께 Flux.n Mac 실행

PHPz
풀어 주다: 2024-08-14 18:33:59
원래의
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디퓨저란 무엇입니까?

Run Flux.n Mac with Diffusers 포옹 얼굴 / 디퓨저

? 디퓨저: PyTorch 및 FLAX의 이미지 및 오디오 생성을 위한 최첨단 확산 모델입니다.


Run Flux.n Mac with Diffusers

Run Flux.n Mac with Diffusers Run Flux.n Mac with Diffusers Run Flux.n Mac with Diffusers Run Flux.n Mac with Diffusers Run Flux.n Mac with Diffusers

? Diffusers는 이미지, 오디오는 물론 분자의 3D 구조까지 생성하기 위한 최첨단 사전 훈련된 확산 모델을 위한 라이브러리입니다. 간단한 추론 솔루션을 찾고 계시거나 자신만의 확산 모델을 훈련시키시겠습니까? Diffusers는 두 가지를 모두 지원하는 모듈식 도구 상자입니다. 우리 라이브러리는 성능보다는 유용성, 쉬움보다는 단순함, 추상화보다는 사용자 정의 가능성에 중점을 두고 설계되었습니다.

? 디퓨저는 세 가지 핵심 구성 요소를 제공합니다.

  • 단 몇 줄의 코드만으로 추론을 실행할 수 있는 최첨단 확산 파이프라인.
  • 다양한 확산 속도와 출력 품질을 위한 교체 가능한 노이즈 스케줄러.
  • 자신만의 엔드투엔드 확산 시스템을 만들기 위해 빌딩 블록으로 사용하고 스케줄러와 결합할 수 있는 사전 훈련된 모델입니다.

설치

? 설치를 권장합니다. PyPI 또는 Conda의 가상 환경에 있는 디퓨저. PyTorch 및 Flax 설치에 대한 자세한 내용은 해당 공식 문서를 참조하세요.

파이토치

핍으로(공식…


GitHub에서 보기


플럭스란?

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

1. 가상 환경 생성

python3 -m venv fluxtest
source fluxtest/bin/activate
로그인 후 복사

2. CLI를 통해 Hugging Face에 로그인

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

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli login
로그인 후 복사

3. 패키지 설치

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
로그인 후 복사

4. Python 스크립트 실행

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")
로그인 후 복사

마지막으로 Python 스크립트를 실행하여 이미지를 생성합니다.

python image.py
로그인 후 복사

출력

Run Flux.n Mac with Diffusers

위 내용은 디퓨저와 함께 Flux.n Mac 실행의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:dev.to
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