Diffusers documentation
Stable unCLIP
Stable unCLIP
Stable unCLIPのチェックポイントは、Stable Diffusion 2.1のチェックポイントからファインチューニングされ、CLIPの画像埋め込みを条件として使用するように調整されています。 Stable unCLIPは引き続きテキスト埋め込みを条件として使用します。これら2つの独立した条件付けにより、Stable unCLIPはテキストガイドされた画像のバリエーション生成に利用できます。また、unCLIPの事前分布と組み合わせることで、完全なテキストから画像への生成にも利用できます。
論文の抄録は以下の通りです：
CLIPのような対照的モデルは、意味とスタイルの両方を捉える画像の頑健な表現を学習できることが示されています。これらの表現を画像生成に活用するために、2段階のモデルを提案します。1つは、テキストキャプションが与えられたときにCLIPの画像埋め込みを生成する事前分布（prior）、もう1つは、画像埋め込みを条件として画像を生成するデコーダーです。画像表現を明示的に生成することで、フォトリアリズムとキャプション類似度の損失を最小限に抑えながら、画像の多様性を向上させることを示します。画像表現を条件とする私たちのデコーダーは、画像表現に含まれていない非本質的な詳細を変化させつつ、意味とスタイルの両方を保持した画像のバリエーションを生成することもできます。さらに、CLIPの結合埋め込み空間により、ゼロショットで言語による画像操作が可能になります。デコーダーには拡散モデルを使用し、事前分布には自己回帰モデルと拡散モデルの両方を試しましたが、後者の方が計算効率が良く、より高品質なサンプルを生成することがわかりました。
ヒント
Stable unCLIP は推論時に noise_level を入力として受け取り、画像埋め込みに加えるノイズの量を決定します。noise_level が大きいほど、最終的なノイズ除去後の画像のばらつきが増加します。デフォルトでは、画像埋め込みに追加のノイズは加えません（noise_level = 0）。
テキストから画像を生成
Stable unCLIPは、KakaoBrainのオープンソースDALL-E 2再現モデルであるKarloの事前モデルとパイプライン化することで、テキストから画像への生成に活用できます。
import torch
from diffusers import UnCLIPScheduler, DDPMScheduler, StableUnCLIPPipeline
from diffusers.models import PriorTransformer
from transformers import CLIPTokenizer, CLIPTextModelWithProjection
prior_model_id = "kakaobrain/karlo-v1-alpha"
data_type = torch.float16
prior = PriorTransformer.from_pretrained(prior_model_id, subfolder="prior", dtype=data_type)
prior_text_model_id = "openai/clip-vit-large-patch14"
prior_tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(prior_text_model_id)
prior_text_model = CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained(prior_text_model_id, dtype=data_type)
prior_scheduler = UnCLIPScheduler.from_pretrained(prior_model_id, subfolder="prior_scheduler")
prior_scheduler = DDPMScheduler.from_config(prior_scheduler.config)
stable_unclip_model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-1-unclip-small"
pipe = StableUnCLIPPipeline.from_pretrained(
stable_unclip_model_id,
dtype=data_type,
variant="fp16",
prior_tokenizer=prior_tokenizer,
prior_text_encoder=prior_text_model,
prior=prior,
prior_scheduler=prior_scheduler,
)
pipe = pipe.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
wave_prompt = "dramatic wave, the Oceans roar, Strong wave spiral across the oceans as the waves unfurl into roaring crests; perfect wave form; perfect wave shape; dramatic wave shape; wave shape unbelievable; wave; wave shape spectacular"
image = pipe(prompt=wave_prompt).images[0]
imageテキストから画像を生成するタスクでは、CLIP ViT-L/14の埋め込みで学習されており、Karloモデルの事前分布と同じであるため、
stabilityai/stable-diffusion-2-1-unclip-smallを使用します。stabilityai/stable-diffusion-2-1-unclipはOpenCLIP ViT-Hで学習されているため、その使用は推奨しません。
テキストガイドによるImage-to-Imageバリエーション
from diffusers import StableUnCLIPImg2ImgPipeline
from diffusers.utils import load_image
import torch
pipe = StableUnCLIPImg2ImgPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-1-unclip", dtype=torch.float16, variation="fp16"
)
pipe = pipe.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/stable_unclip/tarsila_do_amaral.png"
init_image = load_image(url)
images = pipe(init_image).images
images[0].save("variation_image.png")必要に応じて、pipeにプロンプトを渡すこともできます。
prompt = "A fantasy landscape, trending on artstation"
image = pipe(init_image, prompt=prompt).images[0]
imageスケジューラーのトレードオフ、すなわち速度と品質のバランスをどのように探求するかを学ぶには、ガイドを必ずご確認ください。また、同じコンポーネントを複数のパイプラインに効率的に読み込む方法については、パイプライン間でコンポーネントを再利用するセクションを参照してください。
StableUnCLIPPipeline
class diffusers.StableUnCLIPPipeline
< source >( prior_tokenizer: CLIPTokenizerprior_text_encoder: CLIPTextModelWithProjectionprior: PriorTransformerprior_scheduler: KarrasDiffusionSchedulersimage_normalizer: StableUnCLIPImageNormalizerimage_noising_scheduler: KarrasDiffusionSchedulerstokenizer: CLIPTokenizertext_encoder: CLIPTextModelunet: UNet2DConditionModelscheduler: KarrasDiffusionSchedulersvae: AutoencoderKL )
パラメータ
- prior_tokenizer (
CLIPTokenizer) — ACLIPTokenizer. - prior_text_encoder (
CLIPTextModelWithProjection) — 凍結されたCLIPTextModelWithProjectionテキストエンコーダー。 - prior (PriorTransformer) — テキスト埋め込みから画像埋め込みを近似するための、正規の unCLIP 事前分布モデル。
- prior_scheduler (
KarrasDiffusionSchedulers) — 事前のノイズ除去プロセスで使用されるスケジューラ。 - image_normalizer (
StableUnCLIPImageNormalizer) — ノイズを適用する前に予測された画像埋め込みを正規化し、ノイズを適用した後に画像埋め込みを非正規化するために使用されます。 - image_noising_scheduler (
KarrasDiffusionSchedulers) — 予測された画像埋め込みにノイズを追加するためのノイズスケジュールです。追加するノイズの量は、noise_levelによって決定されます。 - tokenizer (
CLIPTokenizer) — ACLIPTokenizer. - text_encoder (
CLIPTextModel) — 凍結されたCLIPTextModelテキストエンコーダー。 - unet (UNet2DConditionModel) — エンコードされた画像の潜在変数からノイズを除去するための UNet2DConditionModel。
- scheduler (
KarrasDiffusionSchedulers) —unetと組み合わせて、エンコードされた画像の潜在変数からノイズを除去するために使用するスケジューラ。 - vae (AutoencoderKL) — 画像を潜在表現にエンコードし、潜在表現からデコードするための変分オートエンコーダ (VAE) モデル。
stable unCLIP を使用したテキストから画像への生成を行う Pipeline。
このモデルは DiffusionPipeline を継承しています。すべてのパイプラインに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロード、保存、特定のデバイスでの実行など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
パイプラインは、以下の読み込みメソッドも継承します:
- テキストインバージョンの埋め込みを読み込むためのload_textual_inversion()
- LoRA重みの読み込みにload_lora_weights()
- LoRA重みの保存にはsave_lora_weights()を使用します
__call__
< source >( prompt: str | list[str] | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 20guidance_scale: float = 10.0negative_prompt: str | list[str] | None = Nonenum_images_per_prompt: int | None = 1eta: float = 0.0generator: typing.Optional[torch.Generator] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truecallback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = Nonecallback_steps: int = 1cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonenoise_level: int = 0prior_num_inference_steps: int = 25prior_guidance_scale: float = 4.0prior_latents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneclip_skip: int | None = None ) → ImagePipelineOutput or tuple
パラメータ
- prompt (
strまたはlist[str]、任意) — 画像生成をガイドするためのプロンプトです。未定義の場合、prompt_embedsを渡す必要があります。 - height (
int、任意、デフォルトはself.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — 生成される画像のピクセル単位の縦幅です。 - width (
int、任意、デフォルトはself.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — 生成される画像の幅（ピクセル単位）。 - num_inference_steps (
int、任意、デフォルト値は 20)— デノイジングのステップ数です。デノイジングのステップ数を増やすと、推論速度が遅くなる代わりに、通常はより高品質な画像が得られます。 - guidance_scale (
float、任意、デフォルト値は 10.0)— guidance scale の値を高くすると、画像の品質が低下する代わりに、promptと密接に関連した画像を生成するようモデルが促されます。guidance_scale > 1の場合、guidance scale が有効になります。 - negative_prompt (
strまたはlist[str]、任意) — 画像生成において含めるべきでない内容を指定するためのプロンプトです。未定義の場合、代わりにnegative_prompt_embedsを渡す必要があります。ガイダンスを使用していない場合（guidance_scale < 1）は無視されます。 - num_images_per_prompt (
int、任意、デフォルトは 1) — プロンプトごとに生成する画像の数。 - eta (
float、省略可、デフォルト値は 0.0) — DDIM論文のパラメータ eta (η) に対応します。DDIMSchedulerでのみ適用され、他のスケジューラーでは無視されます。 - generator (
torch.Generatorまたはlist[torch.Generator]、省略可) — 生成を決定論的にするためのtorch.Generator。 - latents (
torch.Tensor, 任意) — ガウス分布からサンプリングされた事前生成されたノイズ付き latents。画像生成のインプットとして使用します。異なるプロンプトで同じ生成を調整するために使用できます。指定されない場合、指定されたランダムgeneratorを用いてサンプリングを行い、latents テンソルが生成されます。 - prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたテキスト埋め込みです。テキスト入力（プロンプトの重み付けなど）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、prompt入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたネガティブなテキスト埋め込み。テキスト入力（プロンプトの重み付け）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、negative_prompt_embedsはnegative_prompt入力引数から生成されます。 - output_type (
str、任意、デフォルトは"pil") — 生成された画像の出力形式です。PIL.Imageまたはnp.arrayから選択します。 - return_dict (
bool、省略可能、デフォルトはTrue) —Trueの場合、通常のタプルではなく ImagePipelineOutput を返します。 - callback (
Callable, 省略可) — 推論中にcallback_stepsステップごとに呼び出される関数です。この関数は、以下の引数とともに呼び出されます:callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)。 - callback_steps (
int、任意、デフォルトは 1) —callback関数が呼び出される頻度です。指定しない場合、callback はすべてのステップで呼び出されます。 - cross_attention_kwargs (
dict, 任意) — 指定された場合、self.processorで定義されているAttentionProcessorに渡される kwargs の辞書です。 - noise_level (
int、任意、デフォルトは0) — 画像埋め込みに加えるノイズの量です。noise_levelを高くすると、最終的なノイズ除去済み画像の分散が大きくなります。詳細は StableUnCLIPPipeline.noise_image_embeddings() を参照してください。 - prior_num_inference_steps (
int、任意、デフォルトは 25)— 事前分布のデノイジングプロセスにおけるデノイジングステップ数です。デノイジングステップ数を増やすと、推論速度が遅くなる代わりに、通常、より高品質な画像が得られます。 - prior_guidance_scale (
float、任意、デフォルト値は 4.0) — guidance scale の値を高くすると、画像の品質が低下する代わりに、promptと密接に関連した画像を生成するようモデルが促されます。guidance_scale > 1の場合に guidance scale が有効になります。 - prior_latents (
torch.Tensor, 任意) — ガウス分布からサンプリングされた事前生成されたノイズ付き潜在変数です。prior のデノイジングプロセスにおける画像埋め込み生成の入力として使用されます。異なるプロンプトで同じ生成を調整するために使用できます。指定されない場合、指定されたランダムgeneratorを使用してサンプリングを行い、潜在変数テンソルが生成されます。 - clip_skip (
int, 任意) — プロンプト埋め込みを計算する際に、CLIP からスキップするレイヤー数です。値が 1 の場合、最終レイヤーの直前のレイヤーの出力がプロンプト埋め込みの計算に使用されます。
戻り値
ImagePipelineOutput または tuple
return_dict が True の場合は ~ pipeline_utils.ImagePipelineOutput、それ以外の場合は tuple を返します。tuple を返す場合、最初の要素は生成された画像のリストです。
生成用の pipeline への呼び出し関数。
例:
>>> import torch
>>> from diffusers import StableUnCLIPPipeline
>>> pipe = StableUnCLIPPipeline.from_pretrained(
... "fusing/stable-unclip-2-1-l", torch_dtype=torch.float16
... ) # TODO update model path
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> images = pipe(prompt).images
>>> images[0].save("astronaut_horse.png")enable_attention_slicing
< source >( slice_size: str | int = 'auto' )
スライスされたアテンション計算を有効にします。このオプションを有効にすると、アテンションモジュールは入力テンソルをスライスに分割し、複数ステップでアテンションを計算します。アテンションヘッドが1つを超える場合、各ヘッドに対して計算が逐次実行されます。これは、わずかな速度低下を代償にメモリを節約するために有用です。
> ⚠️ PyTorch > 2.0 または xFormers の
scaled_dot_product_attention(SDPA) をすでに使用している場合は、attention slicing を有効にしないでください。これらの attention 計算はすでに非常にメモリ効率が高いため、この機能を有効にする必要はありません。SDPA や xFormers とともに attention slicing を有効にすると、重大なスローダウンを引き起こす可能性があります！
例:
>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline
>>> pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
... "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
... dtype=torch.float16,
... use_safetensors=True,
... )
>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> pipe.enable_attention_slicing()
>>> image = pipe(prompt).images[0]スライスされたアテンションの計算を無効にします。enable_attention_slicingが以前に呼び出されていた場合、アテンションは1ステップで計算されます。
enable_xformers_memory_efficient_attention
< source >( attention_op: typing.Optional[typing.Callable] = None )
パラメータ
- attention_op (
Callable, 省略可) — xFormers のmemory_efficient_attention()関数のop引数として使用する、デフォルトのNoneオペレータを上書きします。
xFormersからメモリ効率の高いアテンションを有効にします。このオプションを有効にすると、推論時にGPUメモリ使用量の低下と、場合によっては高速化が期待できます。ただし、学習時の高速化は保証されません。
> ⚠️ memory efficient attention と sliced attention の両方が有効な場合、memory efficient attention が > 優先されます。
例:
>>> import torch
>>> from diffusers import DiffusionPipeline
>>> from xformers.ops import MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp
>>> pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp)
>>> # Workaround for not accepting attention shape using VAE for Flash Attention
>>> pipe.vae.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=None)xFormersからのメモリ効率の高いアテンションを無効にします。
encode_prompt
< source >( promptdevicenum_images_per_promptdo_classifier_free_guidancenegative_prompt = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelora_scale: float | None = Noneclip_skip: int | None = None )
パラメータ
- prompt (
strまたはlist[str]、省略可能) — エンコードするプロンプト - device — (
torch.device): torch デバイス - num_images_per_prompt (
int) — 1つのプロンプトに対して生成する画像の数 - do_classifier_free_guidance (
bool) — classifier free guidance を使用するかどうか - negative_prompt (
strまたはlist[str]、省略可) — 画像生成をガイドしないプロンプトです。未定義の場合、代わりにnegative_prompt_embedsを渡す必要があります。ガイダンスを使用していない場合は無視されます（guidance_scaleが1未満の場合は無視されます）。 - prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたテキスト埋め込み。テキスト入力の調整、例えばプロンプトの重み付けなどを容易に行うために使用できます。指定されない場合、prompt入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたネガティブなテキスト埋め込みです。テキスト入力の調整、例えばプロンプトの重み付けなどを簡単に実行できます。指定されない場合、negative_prompt入力引数から negative_prompt_embeds が生成されます。 - lora_scale (
float, 任意) — LoRA レイヤーが読み込まれている場合、テキストエンコーダーのすべての LoRA レイヤーに適用される LoRA スケールです。 - clip_skip (
int, 任意) — プロンプト埋め込みを計算する際に、CLIP からスキップするレイヤー数です。値が 1 の場合、最終レイヤーの直前のレイヤーの出力がプロンプト埋め込みの計算に使用されます。
プロンプトをテキストエンコーダーの隠れ状態にエンコードします。
noise_image_embeddings
< source >( image_embeds: Tensornoise_level: intnoise: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None )
画像埋め込みにノイズを追加します。ノイズの量はnoise_level入力で制御されます。noise_levelが高いほど、最終的なノイズ除去後の画像の分散が大きくなります。
ノイズは2つの方法で適用されます:
- ノイズスケジュールは、埋め込みに直接適用されます。
- 出力に正弦波の時間埋め込みベクトルが追加されます。
どちらの場合も、ノイズの量は同じnoise_levelによって制御されます。
ノイズを適用する前に埋め込みは正規化され、ノイズを適用した後に非正規化されます。
StableUnCLIPImg2ImgPipeline
クラス diffusers.StableUnCLIPImg2ImgPipeline
< source >( feature_extractor: CLIPImageProcessorPilimage_encoder: CLIPVisionModelWithProjectionimage_normalizer: StableUnCLIPImageNormalizerimage_noising_scheduler: KarrasDiffusionSchedulerstokenizer: CLIPTokenizertext_encoder: CLIPTextModelunet: UNet2DConditionModelscheduler: KarrasDiffusionSchedulersvae: AutoencoderKL )
パラメータ
- feature_extractor (
CLIPImageProcessor) — エンコード前に画像の前処理を行うためのフィーチャーエクストラクターです。 - image_encoder (
CLIPVisionModelWithProjection) — 画像をエンコードするための CLIP ビジョンモデル。 - image_normalizer (
StableUnCLIPImageNormalizer) — ノイズを適用する前に予測された画像埋め込みを正規化し、ノイズを適用した後に画像埋め込みを非正規化するために使用されます。 - image_noising_scheduler (
KarrasDiffusionSchedulers) — 予測された画像埋め込みにノイズを追加するためのノイズスケジュールです。追加するノイズの量は、noise_levelによって決定されます。 - tokenizer (
~transformers.CLIPTokenizer) — A [~transformers.CLIPTokenizer)]. - text_encoder (CLIPTextModel) — 凍結された CLIPTextModel テキストエンコーダー。
- unet (UNet2DConditionModel) — エンコードされた画像の潜在変数からノイズを除去するための UNet2DConditionModel。
- scheduler (
KarrasDiffusionSchedulers) —unetと組み合わせて、エンコードされた画像の潜在変数からノイズを除去するために使用するスケジューラ。 - vae (AutoencoderKL) — 画像を潜在表現にエンコードし、潜在表現からデコードするための変分オートエンコーダ (VAE) モデル。
stable unCLIP を用いたテキストガイドによる画像から画像への生成を行う Pipeline です。
このモデルは DiffusionPipeline を継承しています。すべてのパイプラインに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロード、保存、特定のデバイスでの実行など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
パイプラインは、以下の読み込みメソッドも継承します:
- テキストインバージョンの埋め込みを読み込むためのload_textual_inversion()
- LoRA重みの読み込みにload_lora_weights()
- LoRA重みの保存にはsave_lora_weights()を使用します
__call__
< source >( image: typing.Union[torch.Tensor, PIL.Image.Image] = Noneprompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 20guidance_scale: float = 10negative_prompt: str | list[str] | None = Nonenum_images_per_prompt: int | None = 1eta: float = 0.0generator: typing.Optional[torch.Generator] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truecallback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = Nonecallback_steps: int = 1cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonenoise_level: int = 0image_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneclip_skip: int | None = None ) → ImagePipelineOutput or tuple
パラメータ
- prompt (
strまたはlist[str]、任意) — 画像生成をガイドするためのプロンプトです。定義されていない場合、prompt_embedsが使用されるか、プロンプトは""に初期化されます。 - image (
torch.TensorまたはPIL.Image.Image) —Imageまたは画像バッチを表すテンソル。この画像は CLIP エンベディングにエンコードされ、unetの条件付けに使用されます。この画像は、標準的な Stable Diffusion のテキストガイド付き画像変換プロセスのように、vaeでエンコードされてデノイジングプロセスの潜在変数として使用されるわけではありません。 - height (
int、任意、デフォルトはself.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — 生成される画像のピクセル単位の縦幅です。 - width (
int、任意、デフォルトはself.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — 生成される画像の幅（ピクセル単位）。 - num_inference_steps (
int、任意、デフォルト値は 20)— デノイジングのステップ数です。デノイジングのステップ数を増やすと、推論速度が遅くなる代わりに、通常はより高品質な画像が得られます。 - guidance_scale (
float、任意、デフォルト値は 10.0)— guidance scale の値を高くすると、画像の品質が低下する代わりに、promptと密接に関連した画像を生成するようモデルが促されます。guidance_scale > 1の場合、guidance scale が有効になります。 - negative_prompt (
strまたはlist[str]、任意) — 画像生成において含めるべきでない内容を指定するためのプロンプトです。未定義の場合、代わりにnegative_prompt_embedsを渡す必要があります。ガイダンスを使用していない場合（guidance_scale < 1）は無視されます。 - num_images_per_prompt (
int、任意、デフォルトは 1) — プロンプトごとに生成する画像の数。 - eta (
float、省略可、デフォルト値は 0.0) — DDIM論文のパラメータ eta (η) に対応します。DDIMSchedulerでのみ適用され、他のスケジューラーでは無視されます。 - generator (
torch.Generatorまたはlist[torch.Generator]、省略可) — 生成を決定論的にするためのtorch.Generator。 - latents (
torch.Tensor, 任意) — ガウス分布からサンプリングされた事前生成されたノイズ付き latents。画像生成のインプットとして使用します。異なるプロンプトで同じ生成を調整するために使用できます。指定されない場合、指定されたランダムgeneratorを用いてサンプリングを行い、latents テンソルが生成されます。 - prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたテキスト埋め込みです。テキスト入力（プロンプトの重み付けなど）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、prompt入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたネガティブなテキスト埋め込み。テキスト入力（プロンプトの重み付け）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、negative_prompt_embedsはnegative_prompt入力引数から生成されます。 - output_type (
str、任意、デフォルトは"pil") — 生成された画像の出力形式です。PIL.Imageまたはnp.arrayから選択します。 - return_dict (
bool、省略可能、デフォルトはTrue) —Trueの場合、通常のタプルではなく ImagePipelineOutput を返します。 - callback (
Callable, 省略可) — 推論中にcallback_stepsステップごとに呼び出される関数です。この関数は、以下の引数とともに呼び出されます:callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)。 - callback_steps (
int、任意、デフォルトは 1) —callback関数が呼び出される頻度です。指定しない場合、callback はすべてのステップで呼び出されます。 - cross_attention_kwargs (
dict, 任意) — 指定された場合、self.processorで定義されているAttentionProcessorに渡される kwargs の辞書です。 - noise_level (
int、任意、デフォルトは0) — 画像埋め込みに加えるノイズの量です。noise_levelを高くすると、最終的なノイズ除去済み画像の分散が大きくなります。詳細は StableUnCLIPPipeline.noise_image_embeddings() を参照してください。 - image_embeds (
torch.Tensor, 任意) —unetの条件付けに使用する、事前生成済みの CLIP 埋め込みです。これらの潜在変数は、ノイズ除去プロセスでは使用されません。事前生成済みの潜在変数を指定する場合は、__call__にlatentsとして渡してください。 - clip_skip (
int, 任意) — プロンプト埋め込みを計算する際に、CLIP からスキップするレイヤー数です。値が 1 の場合、最終レイヤーの直前のレイヤーの出力がプロンプト埋め込みの計算に使用されます。
戻り値
ImagePipelineOutput または tuple
return_dict が True の場合は ~ pipeline_utils.ImagePipelineOutput、それ以外の場合は tuple を返します。tuple を返す場合、最初の要素は生成された画像のリストです。
生成用の pipeline への呼び出し関数。
例:
>>> import requests
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from io import BytesIO
>>> from diffusers import StableUnCLIPImg2ImgPipeline
>>> pipe = StableUnCLIPImg2ImgPipeline.from_pretrained(
... "stabilityai/stable-diffusion-2-1-unclip-small", torch_dtype=torch.float16
... )
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
>>> response = requests.get(url)
>>> init_image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")
>>> init_image = init_image.resize((768, 512))
>>> prompt = "A fantasy landscape, trending on artstation"
>>> images = pipe(init_image, prompt).images
>>> images[0].save("fantasy_landscape.png")enable_attention_slicing
< source >( slice_size: str | int = 'auto' )
スライスされたアテンション計算を有効にします。このオプションを有効にすると、アテンションモジュールは入力テンソルをスライスに分割し、複数ステップでアテンションを計算します。アテンションヘッドが1つを超える場合、各ヘッドに対して計算が逐次実行されます。これは、わずかな速度低下を代償にメモリを節約するために有用です。
> ⚠️ PyTorch > 2.0 または xFormers の
scaled_dot_product_attention(SDPA) をすでに使用している場合は、attention slicing を有効にしないでください。これらの attention 計算はすでに非常にメモリ効率が高いため、この機能を有効にする必要はありません。SDPA や xFormers とともに attention slicing を有効にすると、重大なスローダウンを引き起こす可能性があります！
例:
>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline
>>> pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
... "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
... dtype=torch.float16,
... use_safetensors=True,
... )
>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> pipe.enable_attention_slicing()
>>> image = pipe(prompt).images[0]スライスされたアテンションの計算を無効にします。enable_attention_slicingが以前に呼び出されていた場合、アテンションは1ステップで計算されます。
enable_xformers_memory_efficient_attention
< source >( attention_op: typing.Optional[typing.Callable] = None )
パラメータ
- attention_op (
Callable, 省略可) — xFormers のmemory_efficient_attention()関数のop引数として使用する、デフォルトのNoneオペレータを上書きします。
xFormersからメモリ効率の高いアテンションを有効にします。このオプションを有効にすると、推論時にGPUメモリ使用量の低下と、場合によっては高速化が期待できます。ただし、学習時の高速化は保証されません。
> ⚠️ memory efficient attention と sliced attention の両方が有効な場合、memory efficient attention が > 優先されます。
例:
>>> import torch
>>> from diffusers import DiffusionPipeline
>>> from xformers.ops import MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp
>>> pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp)
>>> # Workaround for not accepting attention shape using VAE for Flash Attention
>>> pipe.vae.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=None)xFormersからのメモリ効率の高いアテンションを無効にします。
encode_prompt
< source >( promptdevicenum_images_per_promptdo_classifier_free_guidancenegative_prompt = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelora_scale: float | None = Noneclip_skip: int | None = None )
パラメータ
- prompt (
strまたはlist[str]、省略可能) — エンコードするプロンプト - device — (
torch.device): torch デバイス - num_images_per_prompt (
int) — 1つのプロンプトに対して生成する画像の数 - do_classifier_free_guidance (
bool) — classifier free guidance を使用するかどうか - negative_prompt (
strまたはlist[str]、省略可) — 画像生成をガイドしないプロンプトです。未定義の場合、代わりにnegative_prompt_embedsを渡す必要があります。ガイダンスを使用していない場合は無視されます（guidance_scaleが1未満の場合は無視されます）。 - prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたテキスト埋め込み。テキスト入力の調整、例えばプロンプトの重み付けなどを容易に行うために使用できます。指定されない場合、prompt入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。 - negative_prompt_embeds (
torch.Tensor, 任意) — 事前に生成されたネガティブなテキスト埋め込みです。テキスト入力の調整、例えばプロンプトの重み付けなどを簡単に実行できます。指定されない場合、negative_prompt入力引数から negative_prompt_embeds が生成されます。 - lora_scale (
float, 任意) — LoRA レイヤーが読み込まれている場合、テキストエンコーダーのすべての LoRA レイヤーに適用される LoRA スケールです。 - clip_skip (
int, 任意) — プロンプト埋め込みを計算する際に、CLIP からスキップするレイヤー数です。値が 1 の場合、最終レイヤーの直前のレイヤーの出力がプロンプト埋め込みの計算に使用されます。
プロンプトをテキストエンコーダーの隠れ状態にエンコードします。
noise_image_embeddings
< source >( image_embeds: Tensornoise_level: intnoise: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None )
画像埋め込みにノイズを追加します。ノイズの量はnoise_level入力で制御されます。noise_levelが高いほど、最終的なノイズ除去後の画像の分散が大きくなります。
ノイズは2つの方法で適用されます:
- ノイズスケジュールは、埋め込みに直接適用されます。
- 出力に正弦波の時間埋め込みベクトルが追加されます。
どちらの場合も、ノイズの量は同じnoise_levelによって制御されます。
ノイズを適用する前に埋め込みは正規化され、ノイズを適用した後に非正規化されます。
ImagePipelineOutput
class diffusers.ImagePipelineOutput
< source >( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray )
画像パイプライン用の出力クラス。