PyTorch Stable Diffusion 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-stable-diffusion 1. 项目目录结构及介绍
pytorch-stable-diffusion/
├── data/
│ ├── vocab.json
│ ├── merges.txt
│ └── v1-5-pruned-emaonly.ckpt
├── README.md
├── Stable_Diffusion_Diagrams_V2.pdf
├── license.txt
├── requirements.txt
└── main.py
目录结构说明
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data/: 存放模型权重文件和分词器文件。
vocab.json和merges.txt: 分词器文件，用于文本处理。v1-5-pruned-emaonly.ckpt: 模型权重文件，用于加载预训练模型。
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README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用指南。
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Stable_Diffusion_Diagrams_V2.pdf: 项目相关图表文件，可能包含模型结构或其他相关图表。
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license.txt: 项目许可证文件，说明项目的开源许可协议。
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requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。
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main.py: 项目的启动文件，包含主要的代码逻辑。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py 是项目的启动文件，负责加载模型、处理输入数据并生成输出。以下是该文件的主要功能模块：
- 模型加载: 从
data/目录中加载预训练的模型权重文件。 - 数据处理: 使用分词器对输入文本进行处理。
- 生成图像: 根据输入的文本提示生成相应的图像。
- 输出结果: 将生成的图像保存到指定目录。
启动命令
python main.py
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。以下是该文件的内容示例：
torch==1.9.0
transformers==4.10.0
numpy==1.21.2
安装依赖
在项目根目录下运行以下命令，安装所有依赖包：
pip install -r requirements.txt
data/ 目录中的配置文件
vocab.json和merges.txt: 这些文件是分词器的配置文件，用于将输入文本转换为模型可以理解的格式。v1-5-pruned-emaonly.ckpt: 这是预训练模型的权重文件，包含了模型的所有参数。
下载配置文件
为了确保项目正常运行，需要从以下链接下载配置文件并放置在 data/ 目录中：
通过以上步骤，您可以顺利启动并使用 pytorch-stable-diffusion 项目。