【文生图系列】 Stable Diffusion v2复现教程

news2024/11/25 4:18:09

文章目录

- xformers
- - bug 记录
- txt2img
- diffusers
- 参考

基础环境承接Stable Diffusion v1, 详情请见我的博文【文生图系列】 Stable Diffusion v1复现教程。然后更新pytorch和torchvision的版本，因为要使用GPU和xformers，需要下载gpu版本的pytorch。再下载open-clip-torch库文件，安装命令如下所示：

conda install pytorch == 1.12.1 torchvision == 0.13.1 torchaudio0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install open-clip-torch2.7.0
pip install -e .

在pytorch官网上寻找下载命令，pytorch为1.12.1时，有cuda 10.2, 11.3 和11.6的版本，我选择了cuda为11.3版本，那么对应的cudatoolkit=11.3，pytorch安装命令如上所示。

xformers

xformers能够有效地利用GPU，未安装xformers，我的GPU内存为15多G，会出现CUDA out of memory的错误，利用xformer，运行scripts/txt2img.py时，GPU内存占用最高为13多G。

官方文档中是cuda-11.4，由于我的pytorch的cuda是11.3，按照官方教程安装xformers，会出现xFormers wasn’t build with CUDA support cuda错误。所以将cuda的版本更改为11.3。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3
conda install -c nvidia/label/cuda-11.3.0 cuda-nvcc
conda install -c conda-forge gcc
conda install -c conda-forge gxx_linux-64==9.5.0

下载并安装xformers，在pip install -e .时，会耗费较长时间。

cd …
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
cd xformers
git submodule update --init --recursive
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
cd …/stablediffusion

bug 记录

Torch not compiled with CUDA，需要下载带有cuda版本的pytorch
xFormers wasn’t build with CUDA support cuda版本不匹配，就如上述所述，将cuda版本由11.4更改为11.3，然后重新安装xformers

txt2img

下载stable-diffusion-2-1 模型，下载链接如下所示。stable-diffusion-2-1 是在stable-diffusion-2模型上微调得到的。数据未变，设置punsafe=0.1额外训练了55k步，然后调整punsafe=0.98后再额外训练155k步。

v2-1_768-ema-pruned.ckpt下载: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/resolve/main/v2-1_768-ema-pruned.ckpt

sd v2版本和sd v1版本的超参数几乎一样，这里不再赘述，具体见【文生图系列】 Stable Diffusion v1复现教程。sd v2相比于v1支持更高分辨，能生成更高清的图片。

python scripts/txt2img.py --prompt “a professional photograph of an astronaut riding a horse” --ckpt v2-1_768-ema-pruned.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 768 --W 768 --device cuda

宇航员骑马的生成图片如下所示，相比于v1，生成的图片更全面，也更有质感。马生成的不错，不够露脸的宇航员有些恐怖。

在这里插入图片描述 ps: 原图近乎9M，CSDN最高上传5M的图片，将图片进行了压缩到了3M。

租赁的服务器，明天就要到期了。配置完环境之后，趁着最后的时间极速测试一下。下图是生成的一张白发帅哥，超级帅气，很像贝克汉姆。

python scripts/txt2img.py --prompt “a best-quality photo of an extremely handsome young man with white hair who is muscle” --ckpt v2-1_768-ema-pruned.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 768 --W 768 --device cuda

在这里插入图片描述

python scripts/txt2img.py --prompt “a best-quality photo of a classical Chinese Tang Dynasty beauty who is drinking tea” --ckpt v2-1_768-ema-pruned.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 768 --W 768 --device cuda

和sd v1相比，相同的提示词，“唐朝美女喝茶的提示词”，sd v2能把品茗这个动作画出来，但是服饰不怎么像唐朝。

在这里插入图片描述
原图近乎9M，CSDN最高上传5M的图片，将图片进行了压缩到了3M。

diffusers

使用diffusers库能够更简单更有效率地运行sd 2。

Cannot initialize model with low cpu memory usage because accelerate was not found in the environment. Defaulting to low_cpu_mem_usage=False. It is strongly recommended to install accelerate for faster and less memory-intense model loading. You can do so with:

pip install accelerate safetensors

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-1"

# Use the DPMSolverMultistepScheduler (DPM-Solver++) scheduler here instead
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.enable_attention_slicing()#如果出现CUDA out of memory.加这行代码
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]
    
image.save("astronaut_rides_horse.png")