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디퓨저와 함께 Flux.n Mac 실행

PHPz
PHPz원래의
2024-08-14 18:33:59960검색

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

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? 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

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

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

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")

마지막으로 Python 스크립트를 실행하여 이미지를 생성합니다.

python image.py

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!

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