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DEISMultistepScheduler not working on FLUX

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bug stale
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

### 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_

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

調査の方向性

diffusers/schedulers/scheduling_deis_multistep.py、特に set_timesteps から始め、FLUX scheduler 設定の処理を、提供されている FluxPipeline の再現例と比較してください。指定されたバージョンで例を実行し、DEISMultistepScheduler を FluxPipeline に割り当てられ、custom-sigmas ValueError なしで推論が完了すれば完了です。

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
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
35/100

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