huggingface / huggingface/diffusers

DEISMultistepScheduler not working on FLUX

Abierto
#9,971 4 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub
bug stale
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
34.5k
Forks
7.3k
Merge medio
3 d 3 h
PR fusionados (30 d)
91

Descripción

### Describe the bug

DEISMultistepScheduler not working on FLUX

### Reproduction

import torch
from diffusers import FluxPipeline
from diffusers.schedulers import DEISMultistepScheduler

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.scheduler = DEISMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, timestep_spacing="linspace")

prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
image = pipe(
prompt,
height=1024,
width=1024,
guidance_scale=3.5,
num_inference_steps=50,
max_sequence_length=512,
generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-dev.png")

### Logs

```shell
ValueError: The current scheduler class 's `set_timesteps` does not support custom sigmas schedules. Please check whether you are using the correct scheduler.
```

### System Info

- 🤗 Diffusers version: 0.31.0
- Platform: Linux-5.10.0-28-amd64-x86_64-with-glibc2.31
- Running on Google Colab?: No
- Python version: 3.10.14
- PyTorch version (GPU?): 2.4.0+cu121 (True)
- Flax version (CPU?/GPU?/TPU?): not installed (NA)
- Jax version: not installed
- JaxLib version: not installed
- Huggingface_hub version: 0.24.6
- Transformers version: 4.45.1
- Accelerate version: 0.34.0
- PEFT version: 0.12.0
- Bitsandbytes version: 0.43.3
- Safetensors version: 0.4.4
- xFormers version: not installed
- Accelerator: NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
- Using GPU in script?:
- Using distributed or parallel set-up in script?:

### Who can help?

_No response_

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Línea de trabajo

Empieza en diffusers/schedulers/scheduling_deis_multistep.py, especialmente en set_timesteps, y compara su tratamiento de la configuración del scheduler FLUX con la reproducción proporcionada de FluxPipeline. Ejecuta el ejemplo con las versiones indicadas; se considera terminado cuando DEISMultistepScheduler puede asignarse a FluxPipeline y la inferencia finaliza sin el custom-sigmas ValueError.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
python, pytorch
Área
machine-learning
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
35/100

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.