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

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。

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:

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:

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

-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

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")

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]

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

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。