有几种用于个性化扩散模型以生成特定主题的图像或特定风格的图像的训练技术。每种训练方法都会产生不同类型的适配器。一些适配器生成一个全新的模型，而其他适配器只修改一组较小的嵌入或权重。这意味着每个适配器的加载过程也不同。DreamBooth仅在一个主题的几个图像上微调整

本文是对HuggingFaceDiffusers文档中关于回调函数的翻译与总结，：管道回调函数在管道的去噪循环中，可以使用callback_on_step_end参数添加自定义回调函数。该回调函数在每一步结束时执行，并修改管道属性和变量，以供下一步使用。这在动态调整某些管道属性或修改张量变量时非

作为StabilityAI的StableDiffusion家族最新的模型，StableDiffusion3(SD3)现已登陆HuggingFaceHub，并且可用在

要将LCM用于图像到图像，需要将支持的LCM模型的Checkpoint加载到[UNet2DConditionModel]中，并用[LCMscheduler]替换scheduler程序。然后，可以像往常一样使用管道，并传递文本提示和初始图像，只需4个步骤即可生成图像。# 以下代码为程序运行进行设置importosos.environ["HF_ENDP

参考：https://github.com/gojasper/flash-diffusionhttps://huggingface.co/jasperai/flash-pixart安装包注意：diffusers这里是官方上面有更改，参考：https://github.com/gojasper/flash-diffusion/blob/main/requirements.txtpipinstall-rrequirements.txtdiffusers@

T2IAdapter是一款轻量级适配器，用于控制文本到图像模型并为其提供更准确的结构指导。它通过学习文本到图像模型的内部知识与外部控制信号（如边缘检测或深度估计）之间的对齐来工作。T2IAdapter的设计很简单，条件被传递到四个特征提取块和三个下采样块。这使得针对不同的条件快速

但是IP-Adapter不仅可以通过文生图的方式，也可以通过图生图的方式生成目标图片，就无需使用提示词。只不过同上一篇所述，底层的逻辑和图生图是完全不同的。# 以下代码为程序运行进行设置，使用图生图的自动管道，importosos.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com" 

地址https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion安装condacreate-nstorydiffpython==3.11.0condaactivatestorydiff#修改一下requirements.txtgradio==4.21.0xformers==0.0.25diffusers==0.25.0transformers==4.36.2huggingface-hub==0.20.2spaces==0.19.

Smiling&Weeping ----一生拥有自由和爱，是我全部的野心 1.环境准备 %pipinstalldiffusers fromhuggingface_hubimportnotebook_login#登录huggingfacenotebook_login()importnumpyasnpimporttorchimporttor

加载fp16模型到显存的消耗单图运算时的消耗unet阶段vae阶段双图运算时的消耗unet阶段vae阶段

title:Diffusers去除NSFW限制banner_img:https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679397024795.jpegdate:2023-6-110:02:00tags:-文字生成图片众所周知，涩涩是文字生成图片技术发展的重大推动力.Huggingface的diffusers封装了大量的

追溯错误来源：C:\Users\Administrator\riffusion-main\riffusion\riffusion_pipeline.pyfromdiffusers.pipline_utilsimportDiffusionPipeline 意思是在安装路径里有个代码想import库的时候无法找到“diffusers.modeling_utils”。 查错：是diffusers不存在这个库吗？更新

安装失败主要原因是pip源使用索引为官方使用清华源设置如下pipinstall-rrequirements.txt\--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117\-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

UNet2DModel整体网络结构block_out_channels：参考UNet的思路，收缩阶段图像空间尺寸在变小但特征通道则增加；扩张阶段则相反。conv_in：对输入的像素空间图像进行卷积处理，获得指定通道且与原始图像相同尺寸的第一层特征图down_blocks：依次对应收缩阶段的模块mid_block：对应中间模

十分高兴

1、实验室有一台带显卡的机器，能访问huggingface但访问不了Civitai，而Civitai上的模型多是webui训练来的也不能直接用到diffusers框架上，于是需要利用Colab把Civitai上的模型转化成diffusers可用再上传到huggingface上，再下载到本地。2、googlecolab上新建一个笔记本，再选修改==》笔

我们正在努力让我们每次发布的库更加负责！我们很荣幸宣布我们发布了道德守则，并将作为一部分其放入 Diffusers库的说明文档。由于扩散模型在现实世界上的实际应用例子会对社会造成潜在的负面影响，该守则旨在引导对于社区做出贡献的Diffusers库维护者进行技术决策。我们希望对

简介ControlNet这个神经网络模型使得用户可以通过施加额外条件，细粒度地控制扩散模型的生成过程。这一技术最初由AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels这篇论文提出，并很快地风靡了扩散模型的开源社区。作者开源了8个不同的模型，使得用户可以用8种

相信大家已经感受到AI绘画的魅力，多多少少也可以自称半个「prompt小专家」了，而在AI绘画的时候StableDiffusion也会出现一些小瑕疵，比如AI不是灵魂画「手」，还有一些特别的肢体动作也不是普通人可以用语言描述清楚的。这个时候，就轮到ControlNet出场啦！通过ControlNet技

目录辅助函数Text-To-ImageImage-To-ImageIn-paintingUpscaleInstruct-Pix2Pix基于StableDiffusion的哪些图像操作们：Text-To-Imagegeneration：StableDiffusionPipeline

diffusers库的目标是：将扩散模型（diffusionmodels）集中到一个单一且长期维护的项目中以公众可访问的方式复现高影响力的机器学习系统，如DALLE、Imagen等让开发人员可以很