后台源码:Stability AI 生成模型

2023 年 7 月 26 日

• 我们正在发布两个具有宽松CreativeML Open RAIL++-M许可证的新开放模型（请参阅文件哈希的推断）：
  • SDXL-base-1.0：比SDXL-base-0.9.
  • SDXL-refiner-1.0：相对于SDXL-refiner-0.9.

2023 年 7 月 4 日

• 现在可以在此处获取有关 SDXL 的技术报告。

2023 年 6 月 22 日

• 我们出于研究目的发布了两种新的扩散模型：
  • SDXL-base-0.9：基础模型在分辨率为 1024^2 的图像上的各种长宽比上进行训练。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码，而精炼模型仅使用 OpenCLIP 模型。
  • SDXL-refiner-0.9：精炼器经过训练，可以对高质量数据的小噪声水平进行去噪，因此预计不会用作文本到图像模型；相反，它只能用作图像到图像模型。

如果您想访问这些模型进行研究，请使用以下链接之一进行申请： SDXL-0.9-Base model和SDXL-0.9-Refiner。这意味着您可以申请这两个链接中的任何一个 – 如果您获得批准 – 您可以访问这两个链接。请使用您的组织电子邮件登录您的 Hugging Face 帐户以请求访问权限。 我们计划很快（七月）发布完整版本。

1. 克隆仓库

git clone git@github.com:Stability-AI/generative-models.git
cd generative-models

2. 设置虚拟环境

generative-models这是假设您在克隆后已导航到根目录。

注意：这是在python3.8和下测试的python3.10。对于其他 python 版本，您可能会遇到版本冲突。

PyTorch 1.13

# install required packages from pypi
python3 -m venv .pt13
source .pt13/bin/activate
pip3 install -r requirements/pt13.txt

PyTorch 2.0

# install required packages from pypi
python3 -m venv .pt2
source .pt2/bin/activate
pip3 install -r requirements/pt2.txt

3. 安装sgm

pip3 install .

4. 安装sdata进行培训

pip3 install -e git+https://github.com/Stability-AI/datapipelines.git@main#egg=sdata