huggingface / huggingface/diffusers
SD3 latents error 'tuple' object has no attribute 'to' issue on stable_diffusion_3/pipeline_stable_diffusion_3.py
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 34.5k
- Fork
- 7.3k
- Merge trung bình
- 3 ngày 3 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 91
Mô tả
script to produce:
```
image = pipe(prompt="", negative_prompt="", guidance_scale=1.,
num_inference_steps=20, latents=inv_latents)
```
inv_latents value print:
```
(tensor([[[[-0.8428, -0.8203, -0.8325, ..., -0.8325, -0.8706, -0.8521],
[-0.8511, -0.7632, -0.8467, ..., -0.8008, -0.8745, -0.7905],
[-0.8369, -0.8174, -0.8281, ..., -0.8462, -0.8765, -0.8521],
...,
[-0.8110, -0.7686, -0.8145, ..., -0.7793, -0.8638, -0.7783],
[-0.8770, -0.8442, -0.8525, ..., -0.8672, -0.8745, -0.8862],
[-0.8252, -0.7676, -0.8247, ..., -0.7769, -0.8599, -0.7729]],
[[ 0.2629, 0.2347, 0.2681, ..., 0.2496, 0.2795, 0.2344],
[ 0.2366, 0.1709, 0.2303, ..., 0.1785, 0.2410, 0.1726],
[ 0.2622, 0.2383, 0.2644, ..., 0.2512, 0.2844, 0.2454],
...,
[ 0.2448, 0.1589, 0.2306, ..., 0.1731, 0.2385, 0.1768],
[ 0.2634, 0.2157, 0.2786, ..., 0.2510, 0.2832, 0.2466],
[ 0.2473, 0.1547, 0.2256, ..., 0.1705, 0.2375, 0.1667]],
[[-0.4492, -0.3923, -0.4451, ..., -0.3835, -0.4512, -0.3704],
[-0.5542, -0.5742, -0.5522, ..., -0.5449, -0.5347, -0.5562],
[-0.4590, -0.3870, -0.4697, ..., -0.3794, -0.4258, -0.3694],
...,
[-0.5405, -0.5596, -0.5337, ..., -0.5293, -0.5293, -0.5337],
[-0.4358, -0.3608, -0.4524, ..., -0.3442, -0.4343, -0.3508],
[-0.5317, -0.5728, -0.5352, ..., -0.5469, -0.5273, -0.5386]],
...,
[[ 1.6729, 1.7832, 1.6689, ..., 1.7676, 1.6572, 1.7568],
[ 1.8535, 1.8691, 1.8604, ..., 1.8613, 1.8760, 1.8320],
[ 1.6816, 1.7891, 1.6729, ..., 1.7812, 1.6787, 1.7559],
...,
[ 1.8281, 1.8496, 1.8311, ..., 1.8311, 1.8359, 1.8086],
[ 1.6758, 1.7832, 1.6523, ..., 1.7500, 1.6406, 1.7402],
[ 1.8066, 1.8389, 1.8398, ..., 1.8281, 1.8359, 1.8008]],
[[ 1.6436, 1.6270, 1.6504, ..., 1.6289, 1.6533, 1.6240],
[ 1.7275, 1.6943, 1.7227, ..., 1.6904, 1.7334, 1.6826],
[ 1.6406, 1.6191, 1.6465, ..., 1.6240, 1.6553, 1.6162],
...,
[ 1.7012, 1.6816, 1.7080, ..., 1.6553, 1.7100, 1.6465],
[ 1.6611, 1.6299, 1.6641, ..., 1.6289, 1.6572, 1.6367],
[ 1.7070, 1.6729, 1.7031, ..., 1.6494, 1.7197, 1.6436]],
[[ 1.5859, 1.5527, 1.5752, ..., 1.5586, 1.5547, 1.5557],
[ 1.5332, 1.6621, 1.5391, ..., 1.6641, 1.4902, 1.6748],
[ 1.5674, 1.5596, 1.5684, ..., 1.5479, 1.5439, 1.5547],
...,
[ 1.5156, 1.6367, 1.5176, ..., 1.6611, 1.4619, 1.6660],
[ 1.5566, 1.5576, 1.5693, ..., 1.5518, 1.5439, 1.5420],
[ 1.5137, 1.6328, 1.5205, ..., 1.6514, 1.4697, 1.6602]]]],
device='cuda:0', dtype=torch.float16),)
```

Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu trong stable_diffusion_3/pipeline_stable_diffusion_3.py và tái hiện lời gọi đã được báo cáo với giá trị latents được cung cấp. Theo dõi cách pipeline xử lý latents và xác nhận rằng lời gọi không còn gây ra lỗi thuộc tính tuple đã được báo cáo.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python, pytorch
- Lĩnh vực
- machine-learning
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100