如何在 Google Colab 上運行 stable-diffusion--large-turbo

stable-diffusion-3.5-large-turbo 是一種高精確度文字到影像模型。

本指南將解釋如何在 Google Colab 上設定和運行模型。

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先決條件

訪問擁抱臉。

要使用 stable-diffusion-3.5-large-turbo，您需要一個 Huggingface 帳號。

如果您還沒有帳戶，請建立帳戶。

註冊後，您將看到以下畫面：

輸入所需信息，您將立即獲得模型的存取權限。

如果您想下載並使用該模型，您將需要存取令牌。從您的帳戶頁面建立一個：

透過右上角的個人資料圖示導覽到您的帳戶頁面，前往存取令牌選項卡，然後選擇建立新令牌來建立令牌。

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運行程式碼

安裝所需的庫

首先，在 Google Colab 中安裝必要的函式庫：

!pip install --quiet -U transformers

-U 選項將程式庫更新至最新版本，--quiet 禁止下載訊息。

驗證您的帳戶

透過執行以下命令並輸入您先前建立的令牌來驗證您的 Huggingface 帳戶：

!huggingface-cli login

下載模型

使用以下 Python 程式碼載入並設定模型：

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")

注意：此模型消耗約 27GB 記憶體。

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產生影像

透過執行此程式碼來產生影像來測試設定：

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]

您可以在 Diffusers GitHub 文件中找到這些參數的解釋。

儲存並顯示產生的影像：

image.save(save_filename)
image

以上是如何在 Google Colab 上運行 stable-diffusion--large-turbo的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！