Stable_Diffusion代码
时间: 2025-02-25 08:51:39 浏览: 48
### Stable Diffusion 项目代码实现
#### 导入必要的库
为了构建和训练Stable Diffusion模型,首先需要导入一系列必需的Python库。
```python
import torch
from torch import nn, optim
from torchvision import datasets, transforms
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
from diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, PNDMScheduler
```
#### 初始化组件
根据描述,Stable Diffusion主要由三个部分构成:文本编码器、U-Net以及变分自编码器(VAE)[^2]。以下是初始化这些模块的方法:
##### 文本编码器
用于处理输入的文字提示(prompt),将其转换成向量表示形式供后续阶段使用。
```python
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
```
##### U-Net网络结构
负责逐步去除噪声并生成最终图片的核心机制。
```python
unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(
"CompVis/stable-diffusion-v1-4", subfolder="unet"
)
```
##### 变分自编码器(VAE)
用来压缩原始图像数据,并在解码过程中重建高质量输出。
```python
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("stabilityai/sd-vae-ft-mse")
```
#### 设置优化策略和其他辅助函数
定义损失计算方式以及其他有助于提高训练效果的技术细节。
```python
scheduler = PNDMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear")
def train_step(input_ids, pixel_values):
with torch.no_grad():
latents = vae.encode(pixel_values).latent_dist.sample().detach()
optimizer.zero_grad()
noise_pred = unet(latents, input_ids=input_ids).sample
loss = F.mse_loss(noise_pred, target_latent)
loss.backward()
optimizer.step()
return loss.item()
```
以上展示了如何基于PyTorch框架搭建一个简易版本的Stable Diffusion工作流[^2]。需要注意的是,在实际应用中还需要考虑更多因素如超参数调整、硬件加速支持等。
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