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1 关于Diffusers Pipeline
1.1 简介
大部分扩散模型包含多个独立训练的子模型和组件模块组合而成，例如StableDiffusion 有：
- 3个独立训练的子模型：Autoencoder、 Conditional Unet、CLIP text encoder
- 调度器组件scheduler,
- CLIPImageProcessor,
- safety checker.
为了让开发者以最简单的方式使用最新最先进的扩散模型，diffusers开发了pipeline管理和使用这些类，使得开发者可以以端对端方式使用扩散模型。
注意：pipeline本身没有提供任何训练相关功能，如果想要实现训练，可以参考官方的训练样例
1.2 官方Pipeline
以下表格是diffusers官方实现的Pipeline，每个Pipeline有对应的论文。
| Pipeline | Source | Tasks |
|---|---|---|
| dance diffusion | Dance Diffusion | Unconditional Audio Generation |
| ddpm | Denoising Diffusion Probabilistic Models | Unconditional Image Generation |
| ddim | Denoising Diffusion Implicit Models | Unconditional Image Generation |
| latent_diffusion | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models | Text-to-Image Generation |
| latent_diffusion_uncond | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models | Unconditional Image Generation |
| pndm | Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds | Unconditional Image Generation |
| score_sde_ve | Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations | Unconditional Image Generation |
| score_sde_vp | Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations | Unconditional Image Generation |
| stable_diffusion | Stable Diffusion | Text-to-Image Generation |
| stable_diffusion | Stable Diffusion | Image-to-Image Text-Guided Generation |
| stable_diffusion | Stable Diffusion | Text-Guided Image Inpainting |
| stochastic_karras_ve | Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models | Unconditional Image Generation |
2 Pipeline API接口
扩散模型包含多个独立的模型和组件，不同任务中模型独立训练，并且可以用其他模型替换。不同的Pipeline可能包含专有的函数接口，但所有Pipeline都有的共同函数如下：
- from_pretrained(cls, pretrained_model_name_or_path, **kwargs)： 参数
pretrained_model_name_or_path可以是Hugging Face Hub repository的 id, 例如： runwayml/stable-diffusion-v1-5 或本地路径："./stable-diffusion". 为了确保所有模型和组件能被正确加载，需要提供一个model_index.json文件, 例如： runwayml/stable-diffusion-v1-5/model_index.json, 这个文件定义了所有要被加载的组件。其格式如下：<name>: ["<library>", "<class name>"]，其中<name>是类<class name>实例的名称。此类可以在库"<library>"中加载到。 - save_pretrained(self, save_directory) : 参数save_directory为本地目录路径，例如：
./stable-diffusion，所有的模型和组件会被保存。每个模型和组件创建一个对应的子目录，子目录名称为模型或组件的属性名称如./stable_diffusion/unet. 此外，还会再根目录创建model_index.json文件如：./stable_diffusion/model_index.json - to(self, torch_device: Optional[Union[str, torch.device]] = None) 参数torch_device为
string或torch.device类型，将所有torch.nn.Module类型的对象转移到指定的device上，此函数与pytorch的to函数功能一致。 __call__函数执行推理，此函数定义了pipeline的推理逻辑，不同的Pipeline对应的推理输入差别很大，例如文生图PipelineStableDiffusionPipeline的输入应该是文本prompt，输出是生成的图。 而DDPMPipeline 则无需提供任何输入。因此读者需要根据实际的Pipeline功能以及查看相应的官方文档使用。
注意: 所有的Pipeline的
__call__函数会自动调用torch.no_grad函数禁用梯度，因为Pipeline不是用于训练。如果你在前向推理后有保存梯度的需求，可以自定义Pipeline，参考官方示例
3 使用示例
1 扩散模型：文生图
# make sure you're logged in with `huggingface-cli login`
from diffusers import StableDiffusionPipeline, LMSDiscreteSchedulerpipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
pipe = pipe.to("cuda")prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png")
2 扩散模型：图生图
类StableDiffusionImg2ImgPipeline 接受一个文本prompt和初始图片作为条件，指导生成新图。
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIOfrom diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline# load the pipeline
device = "cuda"
pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float16,
).to(device)# let's download an initial image
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(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5).imagesimages[0].save("fantasy_landscape.png")
可以在colab中直接运行colab
3 扩充模型：In-painting
类 StableDiffusionInpaintPipeline 接受文本prompt和mask，用于编辑图像指定区域。
import PIL
import requests
import torch
from io import BytesIOfrom diffusers import StableDiffusionInpaintPipelinedef download_image(url):response = requests.get(url)return PIL.Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")img_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png"
mask_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png"init_image = download_image(img_url).resize((512, 512))
mask_image = download_image(mask_url).resize((512, 512))pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-inpainting",torch_dtype=torch.float16,
)
pipe = pipe.to("cuda")prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, mask_image=mask_image).images[0]
可以在colab中直接运行 colab