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Metadata

这是一个stable-diffusion的库。

Stable Diffusion模型在pytorch当中的实现

该库参考于https://github.com/CompVis/stable-diffusion
删去了一些配置文件，与一些暂时无用的文件夹。并在必要的地方添加了一些中文注释，以便于理解。该库并未调整ldm文件夹的结构，以免产生与其它Stable Diffusion仓库的Gap。
后续会陆续增加img2img、训练、controlnet等。

目录

  1. 仓库更新 Top News
  2. 性能情况 Performance
  3. 所需环境 Environment
  4. 文件下载 Download
  5. 训练步骤 How2train
  6. 预测步骤 How2predict
  7. 参考资料 Reference

Top News

2023-04:仓库创建，支持Stable Diffusion的txt2img预测。

性能情况

参考stable-diffusion的论文哈。
https://ommer-lab.com/research/latent-diffusion-models/

所需环境

torch==2.0.1
推荐torch==2.0.1，大多stable diffusion基于这个版本，webui也是。

# 安装torch==2.0.1 
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

# 安装其它requirement
pip install -r requirements.txt
# 为了加速可安装xformers。
pip install xformers==0.0.20

文件下载

训练所需的权值可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1p4e1-jcJJt3lCFZeMpYbwA
提取码: vry7

Flickr8k数据集也可以在百度网盘中下载。
链接：https://pan.baidu.com/s/1I2FfEOhcBOupUazJP18ADQ
提取码：lx57
训练需要较高的显存要求，需要20G左右。

训练步骤

首先准备好训练数据集，数据集摆放格式为：

- datasets
  - train
    1.jpg
    2.jpg
    3.jpg
    4.jpg
    5.jpg
    .......
  - metadata.jsonl

metadata.jsonl中每一行代表一个样本，file_name代表样本的相对路径，text代表样本对应的文本。

{"file_name": "train/1000268201_693b08cb0e.jpg", "text": "A child in a pink dress is climbing up a set of stairs in an entry way ."}

可首先使用上述提供的Flickr8k数据集为例进行尝试。

预测步骤

a、txt2img

  1. 下载完库后解压，在百度网盘下载权值，放入model_data，运行predict.py.
  2. 根据需求修改predict.py文件中的prompt以实现不同目标的生成。
# ----------------------- #
#   使用的参数
# ----------------------- #
# config的地址
config_path = "model_data/sd_v15.yaml"
# 模型的地址
model_path  = "model_data/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"
# fp16，可以加速与节省显存
sd_fp16     = True
vae_fp16    = True

# ----------------------- #
#   生成图片的参数
# ----------------------- #
# 生成的图像大小为input_shape，对于img2img会进行Centter Crop
input_shape = [512, 512]
# 一次生成几张图像
num_samples = 1
# 采样的步数
ddim_steps  = 20
# 采样的种子，为-1的话则随机。
seed        = 12345
# eta
eta         = 0
# denoise强度，for img2img
denoise_strength = 1.00

# ----------------------- #
#   提示词相关参数
# ----------------------- #
# 提示词
prompt      = "a cute cat, with yellow leaf, trees"
# 正面提示词
a_prompt    = "best quality, extremely detailed"
# 负面提示词
n_prompt    = "longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality"
# 正负扩大倍数
scale       = 9
# img2img使用，如果不想img2img这设置为None。
image_path  = None
# inpaint使用，如果不想inpaint这设置为None；inpaint使用需要结合img2img。
# 注意mask图和原图需要一样大
mask_path   = None

# ----------------------- #
#   保存路径
# ----------------------- #
save_path   = "imgs/outputs_imgs"

b、img2img

  1. 下载完库后解压，在百度网盘下载权值，放入model_data.
  2. 修改其中的image_path与denoise_strength。
  3. 根据需求修改predict.py文件中的prompt以实现不同目标的生成。
# ----------------------- #
#   使用的参数
# ----------------------- #
# config的地址
config_path = "model_data/sd_v15.yaml"
# 模型的地址
model_path  = "model_data/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"
# fp16，可以加速与节省显存
sd_fp16     = True
vae_fp16    = True

# ----------------------- #
#   生成图片的参数
# ----------------------- #
# 生成的图像大小为input_shape，对于img2img会进行Centter Crop
input_shape = [512, 512]
# 一次生成几张图像
num_samples = 1
# 采样的步数
ddim_steps  = 20
# 采样的种子，为-1的话则随机。
seed        = 12345
# eta
eta         = 0
# denoise强度，for img2img
denoise_strength = 1.00

# ----------------------- #
#   提示词相关参数
# ----------------------- #
# 提示词
prompt      = "a cute cat, with yellow leaf, trees"
# 正面提示词
a_prompt    = "best quality, extremely detailed"
# 负面提示词
n_prompt    = "longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality"
# 正负扩大倍数
scale       = 9
# img2img使用，如果不想img2img这设置为None。
image_path  = "imgs/test_imgs/cat.jpg"
# inpaint使用，如果不想inpaint这设置为None；inpaint使用需要结合img2img。
# 注意mask图和原图需要一样大
mask_path   = None

# ----------------------- #
#   保存路径
# ----------------------- #
save_path   = "imgs/outputs_imgs"

c、inpaint

  1. 下载完库后解压，在百度网盘下载权值，放入model_data.
  2. 修改其中的image_path，mask_path与denoise_strength。
  3. 根据需求修改predict.py文件中的prompt以实现不同目标的生成。
# ----------------------- #
#   使用的参数
# ----------------------- #
# config的地址
config_path = "model_data/sd_v15.yaml"
# 模型的地址
model_path  = "model_data/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"
# fp16，可以加速与节省显存
sd_fp16     = True
vae_fp16    = True

# ----------------------- #
#   生成图片的参数
# ----------------------- #
# 生成的图像大小为input_shape，对于img2img会进行Centter Crop
input_shape = [512, 512]
# 一次生成几张图像
num_samples = 1
# 采样的步数
ddim_steps  = 20
# 采样的种子，为-1的话则随机。
seed        = 12345
# eta
eta         = 0
# denoise强度，for img2img
denoise_strength = 1.00

# ----------------------- #
#   提示词相关参数
# ----------------------- #
# 提示词
prompt      = "a cute dog, with yellow leaf, trees"
# 正面提示词
a_prompt    = "best quality, extremely detailed"
# 负面提示词
n_prompt    = "longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality"
# 正负扩大倍数
scale       = 9
# img2img使用，如果不想img2img这设置为None。
image_path  = "imgs/test_imgs/cat.jpg"
# inpaint使用，如果不想inpaint这设置为None；inpaint使用需要结合img2img。
# 注意mask图和原图需要一样大
mask_path   = "imgs/test_imgs/cat_mask.jpg"

# ----------------------- #
#   保存路径
# ----------------------- #
save_path   = "imgs/outputs_imgs"

Reference

https://github.com/lllyasviel/ControlNet
https://github.com/CompVis/stable-diffusion

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