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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Pipeline StableDiffusionPipeline 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