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1 篇博文 含有标签「StableDiffusion」

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LLM StableDiffusion 生成图片

· 阅读需 2 分钟
wencaiwulue
wencaiwulue
Senior DevOps / System Engineer @ bytedance

背景​

需要使用 StableDiffusion 文生图。

环境​

  • 本地 mac 能够访问到 HuggingFace
  • Linux 主机有 GPU 卡

由于 linux 主机无法访问到 HuggingFace，因此在本地电脑上下载好，然后上传到 linux 服务器。

步骤​

本地下载模型文件​

huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-2-1 --local-dir ~/stable-diffusion

使用 rsync 上传到 Linux 主机​

rsync -e "ssh -i ~/.ssh/common.pem" -aP ~/stable-diffusion root@10.0.1.45:/shared/llm-models

或者直接在 Linux 主机上配置 mirror 源​

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-2-1 --local-dir ~/stable-diffusion

安装 python 依赖​

pip install fastchat diffusers torch

使用 python 代码调用文生图​

from diffusers import StableDiffusionPipeline

# 加载模型
model_id = "/shared/llm-models/stable-diffusion/"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
pipe.to("cuda")  # 或者使用 "cpu"
image = pipe("generate a dog").images[0]
image.save("generated_image.png")
print("Image generated and saved as 'generated_image.png'.")
(base) root@iv-yczfw5rmkgcva4frh5tu:~# python img.py
Loading pipeline components...:  17%|█████████████████▌                                                                                       | 1/6 [00:00<00:04,  1.12it/s]/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py:1601: FutureWarning: `clean_up_tokenization_spaces` was not set. It will be set to `True` by default. This behavior will be depracted in transformers v4.45, and will be then set to `False` by default. For more details check this issue: https://github.com/huggingface/transformers/issues/31884
  warnings.warn(
Loading pipeline components...: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 6/6 [00:01<00:00,  4.27it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 50/50 [00:19<00:00,  2.52it/s]
Image generated and saved as 'generated_image.png'.
(base) root@iv-yczfw5rmkgcva4frh5tu:~# ls
generated_image.png   img.py
(base) root@iv-yczfw5rmkgcva4frh5tu:~# cat img.py

下载生成的图片到本地​

scp -i ~/.ssh/common.pem root@10.0.1.45:~/generated_image.png generated_image.png

查看效果​

generated_image.png