stable difussion Pytorch实现与测试_stable diffuion pytorch

引言：
Stable Diffusion是目前最火的AI绘画工具之一，它是一个免费开源的项目，可以被任何人免费部署和使用。通过Stable Diffusion，可以很轻松的通过文字描述，生成对应的图片。由于它是一个开源项目，开源社区（如：GitHub）中有很多插件和训练好的模型，我们可以直接使用。

这是一个对Stable diffusion的不完全复现算法，基于这个算法能够实现官方发布的封装后模型的完整测试，算法基于Stable Diffusion v1.x的参数。配置好这个本地包，就可以利用本地的cpu或者gpu推理得到需要的特定图片。

1. 相关包安装

• 安装相关包

pip install torch numpy Pillow regex
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• 并将下载的文件放置到父文件目录如下：

stable-diffusion-pytorch(-main)/
├─ data/
│  ├─ ckpt/
│  ├─ ...
├─ stable_diffusion_pytorch/
│  ├─ samplers/
└  ┴─ ...
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2. 测试

2.1 cpu测试版本

from stable_diffusion_pytorch import pipeline

prompts = ["a photograph of an astronaut riding a horse"]
images = pipeline.generate(prompts)
images[0].save('output2.jpg')
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2.2 gpu测试版本

from stable_diffusion_pytorch import pipeline

prompts = ["a photograph of an astronaut riding a horse"]
images = pipeline.generate(prompts)
images[0].save('output2.jpg')
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2.3 混合测试版本

这种适合兼顾运行效率和避免显存超出范围

from stable_diffusion_pytorch import model_loader
from stable_diffusion_pytorch import pipeline
models = model_loader.preload_models('cpu')

prompts = ["a photograph of an astronaut riding a horse"]
images = pipeline.generate(prompts, models=models, device='cuda', idle_device='cpu')
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3. 生成效果

参考文献资料

【1】Github-Pytorch stable diffusion实现