huggingface / huggingface/diffusers
I made a pipeline that lets you use any number of models at once
- 主要言語
- Python
- スター
- 34.5k
- フォーク
- 7.3k
- 平均マージ
- 3日 3時間
- マージ済み PR(30日)
- 91
説明
### Model/Pipeline/Scheduler description
Here's how to do it:
from rubberDiffusers import StableDiffusionRubberPipeline
pipe=StableDiffusionRubberPipeline.from_pretrained(
"runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float32,local_files_only=True,safety_checker=None, requires_safety_checker=False,
)
pipe2=StableDiffusionRubberPipeline.from_pretrained(
"runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float32,local_files_only=True,safety_checker=None, requires_safety_checker=False,
)
apply_multiModel(pipe)
pipe.added_model=[pipe2]
image=pipe("your prompt",width=512,height=512,pos=["0:0-512:512"],mask_strengths=[.5],model_kwargs=[{prompt="your prompt for the first loaded model"}]).images[0]
### Open source status
- [ ] The model implementation is available.
- [ ] The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).
### Provide useful links for the implementation
https://github.com/alexblattner/RubberDiffusers
コントリビューションガイド
調査の方向性
この issue は、diffusers のファイル、テスト、またはエントリーポイントを指定するのではなく、外部の RubberDiffusers 実装を指しています。まず、そのリンク先の実装を確認し、リポジトリのパイプラインアーキテクチャと比較してください。完了の定義に入る前に、範囲を限定した統合対象と受け入れ基準が必要です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python, pytorch
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 15/100