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本地部署 Stable Cascade

  • 0. 引言
  • 1. 事前准备
  • 2. 本地部署 Stable Cascade
  • 3. 使用 Stable Cascade 生成图片
  • 4. Stable Cascade Github 地址

0. 引言

Stable Cascade 模型建立在 Würstchen 架构之上,它与 Stable Diffusion 等其他模型的主要区别在于它的工作潜在空间要小得多。为什么这很重要?潜在空间越小,运行推理的速度就越快,训练成本就越低。

因此,这种模型非常适合效率很重要的用途。此外,所有已知的扩展,如微调、LoRA、ControlNet、IP-Adapter、LCM 等,也可以通过这种方法实现。其中一些已经在训练和推理部分提供(微调、ControlNet、LoRA)。

此外,Stable Cascade 在视觉和评估方面都取得了令人印象深刻的结果。根据我们的评估,在几乎所有比较中,Stable Cascade 在快速对齐和美学质量方面都表现最佳。

Stable Cascade 对效率的关注通过其架构和更高压缩的潜在空间得到了证明。尽管最大的模型比 Stable Diffusion XL 多包含 14 亿个参数,但它仍然具有更快的推理时间。

在这里插入图片描述

1. 事前准备

创建虚拟环境,

conda create -n stable-cascade python=3.11 -y
conda activate stable-cascade

更新 pip,

python -m pip install -U pip

2. 本地部署 Stable Cascade

克隆代码,

git clone https://github.com/Stability-AI/StableCascade.git; cd StableCascade

安装依赖库,

pip install -r .\requirements.txt

下载模型(如果无法使用curl命令,请直接访问每个命令后面的下载地址,将文件下载到models目录下面),

curl -o ./models/stage_a.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/stage_a.safetensors
curl -o ./models/previewer.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/previewer.safetensors
curl -o ./models/effnet_encoder.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/effnet_encoder.safetensors
# 该项目的示例代码是基于 bfloat16 的,推荐下载 bfloat16 版本模型。
curl -o ./models/stage_b_bf16.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/stage_b_bf16.safetensors
curl -o ./models/stage_c_bf16.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/stage_c_bf16.safetensors
# 根据需要,下载 float32 的文件,使用 float32 模型需要进行一些代码修改,不推荐新手尝试。
# curl -o ./models/stage_b.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/stage_b.safetensors
# curl -o ./models/stage_c.safetensors -L -s -O --show-error https://huggingface.co/stabilityai/StableWurst/resolve/main/stage_c.safetensors

3. 使用 Stable Cascade 生成图片

安装 jupyterlab 库,

pip install jupyterlab

更新 jupyter 和 ipywidgets 库,

pip install -U jupyter ipywidgets

启动 jupyterlab,

jupyter lab

打开 inference/text_to_image.ipynb,从上往下运行各段代码,

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Stable Cascade 刚刚发布,使用 Notebook 仅适合简单体验一下,估计后续会有大佬发布 Web UI。

4. Stable Cascade Github 地址

https://github.com/Stability-AI/StableCascade

完结!

http://www.ritt.cn/news/20413.html

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