如何在 Google Colab 上运行 stable-diffusion--large-turbo
欢迎各位小伙伴来到golang学习网,相聚于此都是缘哈哈哈!今天我给大家带来《如何在 Google Colab 上运行 stable-diffusion--large-turbo》,这篇文章主要讲到等等知识,如果你对文章相关的知识非常感兴趣或者正在自学,都可以关注我,我会持续更新相关文章!当然,有什么建议也欢迎在评论留言提出!一起学习!
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。
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。
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。
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
理论要掌握,实操不能落!以上关于《如何在 Google Colab 上运行 stable-diffusion--large-turbo》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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