如何在 Google Colab 上运行 stable-diffusion--large-turbo

stable-diffusion-3.5-large-turbo 是一种高精度文本到图像模型。

本指南将解释如何在 Google Colab 上设置和运行模型。

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先决条件

访问拥抱脸。

要使用 stable-diffusion-3.5-large-turbo，您需要一个 Huggingface 帐户。

如果您还没有帐户，请创建一个帐户。

注册后，您将看到以下屏幕：

输入所需信息，您将立即获得模型的访问权限。

如果您想下载并使用该模型，您将需要访问令牌。从您的帐户页面创建一个：

通过右上角的个人资料图标导航到您的帐户页面，转到访问令牌选项卡，然后选择创建新令牌来创建令牌。

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运行代码

安装所需的库

首先，在 Google Colab 中安装必要的库：

!pip install --quiet -U transformers

-U 选项将库更新到最新版本，--quiet 禁止下载消息。

验证您的帐户

通过运行以下命令并输入您之前创建的令牌来验证您的 Huggingface 帐户：

!huggingface-cli login

下载模型

使用以下 Python 代码加载并设置模型：

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：该模型消耗约 27GB 内存。

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生成图像

通过运行此代码来生成图像来测试设置：

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 文档中找到这些参数的解释。

保存并显示生成的图像：

image.save(save_filename)
image

以上是如何在 Google Colab 上运行 stable-diffusion--large-turbo的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！