Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files
xet
hf-doc-build/doc / diffusers /main /ar /training /sdxl.html
mishig
1 day ago
download
raw
50.9 kB
<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Stable Diffusion XL&quot;,&quot;local&quot;:&quot;stable-diffusion-xl&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;معاملات السكربت&quot;,&quot;local&quot;:&quot;script-parameters&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;وزن Min-SNR&quot;,&quot;local&quot;:&quot;min-snr-weighting&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;سكربت التدريب&quot;,&quot;local&quot;:&quot;training-script&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;تشغيل السكربت&quot;,&quot;local&quot;:&quot;launch-the-script&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;الخطوات التالية&quot;,&quot;local&quot;:&quot;next-steps&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/>
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/start.0S0_iEoG.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/I9eooN77.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/Bupkjr9f.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/app.CPdOxCbw.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/CyvZ3FS5.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/l0QnnOED.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/DnVIJfC5.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/DsnmJJEf.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/nodes/0.DteTvmQZ.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/CoSrdQax.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/nodes/377.BlQ_31P8.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/DSPDl1gz.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/D5eijdnr.js" rel="modulepreload">
		<!--71najn--><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Stable Diffusion XL&quot;,&quot;local&quot;:&quot;stable-diffusion-xl&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Script parameters&quot;,&quot;local&quot;:&quot;script-parameters&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Min-SNR weighting&quot;,&quot;local&quot;:&quot;min-snr-weighting&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Training script&quot;,&quot;local&quot;:&quot;training-script&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Launch the script&quot;,&quot;local&quot;:&quot;launch-the-script&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Next steps&quot;,&quot;local&quot;:&quot;next-steps&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/><!---->
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div dir="ltr" class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span dir="auto">Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="stable-diffusion-xl" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#stable-diffusion-xl"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Stable Diffusion XL<!----></span></h1><!--]--><!----> <blockquote class="warning"><p>هذا النص برمجي تجريبي، ومن السهل أن يحدث فيه ملاءمة زائدة (overfitting) أو أن تواجه مشاكل مثل النسيان الكارثي (catastrophic forgetting). جرّب استكشاف معاملات فائقة (hyperparameters) مختلفة للحصول على أفضل النتائج على مجموعة البيانات الخاصة بك.</p></blockquote> <p><a href="https://hf.co/papers/2307.01952" rel="nofollow">Stable Diffusion XL (SDXL)</a> هو إصدار أكبر وأكثر قوة من نموذج Stable Diffusion، قادر على إنتاج صور بدقة أعلى.</p> <p>UNet في SDXL أكبر بثلاث مرات، ويضيف النموذج مشفّر نصي ثانٍ إلى البنية. اعتمادًا على العتاد المتاح لك، قد يكون هذا مكلفًا حسابيًا للغاية وقد لا يعمل على وحدة معالجة رسومية استهلاكية مثل Tesla T4. لمساعدة هذا النموذج الأكبر على الاستيعاب في الذاكرة وتسريع التدريب، جرّب تفعيل <code>gradient_checkpointing</code> و<code>mixed_precision</code> و<code>gradient_accumulation_steps</code>. يمكنك تقليل استهلاك الذاكرة بشكل أكبر عن طريق تفعيل الانتباه الموفّر للذاكرة باستخدام <a href="../optimization/attention_backends">xFormers</a> واستخدام مُحسّن 8-بت من <a href="https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes" rel="nofollow">bitsandbytes</a>.</p> <p>This guide will explore the <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py" rel="nofollow">train_text_to_image_sdxl.py</a> training script to help you become more familiar with it, and how you can adapt it for your own use-case.</p> <p>قبل تشغيل السكربت، تأكد من تثبيت المكتبة من المصدر:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!---->git <span class="hljs-built_in">clone</span> https://github.com/huggingface/diffusers
<span class="hljs-built_in">cd</span> diffusers
pip install .<!----></pre></div><!----> <p>ثم انتقل إلى مجلد المثال الذي يحتوي على سكربت التدريب وقم بتثبيت التبعيات المطلوبة للسكربت الذي تستخدمه:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!----><span class="hljs-built_in">cd</span> examples/text_to_image
pip install -r requirements_sdxl.txt<!----></pre></div><!----> <blockquote class="tip"><p>🤗 Accelerate هي مكتبة تساعدك على التدريب على عدة وحدات معالجة رسومية (GPU) أو وحدات معالجة مخصصة (TPU) أو باستخدام دقة مختلطة. ستقوم تلقائيًا بإعداد بيئة التدريب الخاصة بك بناءً على عتادك وبيئتك. اطّلع على <a href="https://huggingface.co/docs/accelerate/quicktour" rel="nofollow">جولة سريعة</a> في 🤗 Accelerate لمعرفة المزيد.</p></blockquote> <p>قم بتهيئة بيئة 🤗 Accelerate:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!---->accelerate config<!----></pre></div><!----> <p>لإعداد بيئة 🤗 Accelerate افتراضية دون اختيار أي تكوينات:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!---->accelerate config default<!----></pre></div><!----> <p>أو إذا لم يدعم بيئتك shell تفاعليًا، كما هو الحال في notebook، يمكنك استخدام:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-keyword">from</span> accelerate.utils <span class="hljs-keyword">import</span> write_basic_config

write_basic_config()<!----></pre></div><!----> <p>أخيرًا، إذا كنت ترغب في تدريب نموذج على مجموعة بياناتك الخاصة، فاطّلع على دليل <a href="create_dataset">إنشاء مجموعة بيانات للتدريب</a> لمعرفة كيفية إنشاء مجموعة بيانات تعمل مع سكربت التدريب.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="script-parameters" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#script-parameters"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->معاملات السكربت<!----></span></h2><!--]--><!----> <blockquote class="tip"><p>تسلّط الأقسام التالية الضوء على أجزاء من سكربت التدريب التي تُعدّ مهمة لفهم كيفية تعديله، لكنها لا تغطي كل جانب من جوانب السكربت بالتفصيل. إذا كنت مهتمًا بالتعلّم أكثر، فلا تتردد في الاطلاع على <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py" rel="nofollow">السكربت</a> وإعلامنا بأي أسئلة أو مخاوف لديك.</p></blockquote> <p>يوفر سكربت التدريب العديد من المعلمات لمساعدتك على تخصيص عملية التدريب. يمكنك العثور على جميع المعلمات ووصفاتها في الدالة <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L129" rel="nofollow"><code>parse_args()</code></a>. توفر هذه الدالة قيمًا افتراضية لكل معلمة، مثل حجم الدفعة التدريبية ومعدل التعلم، لكن يمكنك أيضًا تعيين قيمك الخاصة في أمر التدريب إذا رغبت في ذلك.</p> <p>على سبيل المثال، لتسريع التدريب باستخدام الدقة المختلطة بتنسيق bf16، أضف معامل <code>--mixed_precision</code> إلى أمر التدريب:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!---->accelerate launch train_text_to_image_sdxl.py \
  --mixed_precision=<span class="hljs-string">&quot;bf16&quot;</span><!----></pre></div><!----> <p>معظم المعلمات متطابقة مع المعلمات في دليل تدريب <a href="text2image#script-parameters">النص إلى صورة</a>، لذا ستركّز على المعلمات ذات الصلة بتدريب SDXL في هذا الدليل.</p> <ul><li><code>--pretrained_vae_model_name_or_path</code>: المسار إلى نموذج VAE مُدرَّب مسبقًا؛ يُعرف أن VAE الخاص بـ SDXL يعاني من عدم استقرار عددي، لذا يتيح لك هذا المعامل تحديد <a href="https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix" rel="nofollow">VAE</a> أفضل</li> <li><code>--proportion_empty_prompts</code>: نسبة أوامر الصور التي سيتم استبدالها بنصوص فارغة</li> <li><code>--timestep_bias_strategy</code>: تحديد موضع (في وقت مبكر أو متأخر) تطبيق انحياز ضمن خطوة الزمن، مما قد يشجع النموذج على تعلم تفاصيل ذات تردد منخفض أو مرتفع</li> <li><code>--timestep_bias_multiplier</code>: وزن التحيز المطبَّق على خطوة الزمن</li> <li><code>--timestep_bias_begin</code>: خطوة الزمن التي يبدأ عندها تطبيق الانحياز</li> <li><code>--timestep_bias_end</code>: خطوة الزمن التي ينتهي عندها تطبيق التحيز</li> <li><code>--timestep_bias_portion</code>: نسبة الخطوات الزمنية التي يُطبَّق عليها التحيز</li></ul> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="min-snr-weighting" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#min-snr-weighting"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->وزن Min-SNR<!----></span></h3><!--]--><!----> <p>يمكن لاستراتيجية وزن <a href="https://huggingface.co/papers/2303.09556" rel="nofollow">Min-SNR</a> أن تساعد في التدريب من خلال إعادة موازنة الخسارة لتحقيق تقارب أسرع. يدعم سكربت التدريب التنبؤ إما بـ <code>epsilon</code> (الضوضاء) أو <code>v_prediction</code>، لكن Min-SNR متوافق مع كلا نوعي التنبؤ. لا تدعم هذه الاستراتيجية وزن إلا بواسطة PyTorch.</p> <p>أضف معامل <code>--snr_gamma</code> واضبطه على القيمة الموصى بها وهي 5.0:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!---->accelerate launch train_text_to_image_sdxl.py \
  --snr_gamma=5.0<!----></pre></div><!----> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="training-script" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#training-script"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->سكربت التدريب<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>يُشبه سكربت التدريب أيضًا دليل تدريب <a href="text2image#training-script">النص إلى صورة</a>، لكنه تم تعديله لدعم تدريب SDXL. سيركز هذا الدليل على الكود الفريد في سكربت تدريب SDXL.</p> <p>يبدأ الأمر بإنشاء دوال لـ <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L478" rel="nofollow">تجزئة الأوامر</a> لحساب تضمينات الأوامر، ولحساب تضمينات الصور باستخدام <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L519" rel="nofollow">VAE</a>. ثم ستقوم بإنشاء دالة لـ <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L531" rel="nofollow">توليد أوزان الخطوات الزمنية</a> اعتماداً على عدد الخطوات الزمنية واستراتيجية انحياز الخطوة الزمنية المراد تطبيقها.</p> <p>داخل الدالة <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L572" rel="nofollow"><code>main()</code></a>، بالإضافة إلى تحميل مُرمِّز (tokenizer)، يقوم السكربت بتحميل مُرمِّز ثانٍ ومُشفِّر نصوص (text encoder) لأن بنية SDXL تستخدم اثنين من كل منهما:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!---->tokenizer_one = AutoTokenizer.from_pretrained(
    args.pretrained_model_name_or_path, subfolder=<span class="hljs-string">&quot;tokenizer&quot;</span>, revision=args.revision, use_fast=<span class="hljs-literal">False</span>
)
tokenizer_two = AutoTokenizer.from_pretrained(
    args.pretrained_model_name_or_path, subfolder=<span class="hljs-string">&quot;tokenizer_2&quot;</span>, revision=args.revision, use_fast=<span class="hljs-literal">False</span>
)

text_encoder_cls_one = import_model_class_from_model_name_or_path(
    args.pretrained_model_name_or_path, args.revision
)
text_encoder_cls_two = import_model_class_from_model_name_or_path(
    args.pretrained_model_name_or_path, args.revision, subfolder=<span class="hljs-string">&quot;text_encoder_2&quot;</span>
)<!----></pre></div><!----> <p>تُحسب <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L857" rel="nofollow">تضمينات النص الموجه والصورة</a> أولاً وتُحفظ في الذاكرة، وهو ما لا يُشكّل عادةً مشكلةً في حالة مجموعات البيانات الأصغر، لكنّه قد يؤدي إلى مشاكل في الذاكرة عند التعامل مع مجموعات بيانات أكبر. وإذا كان هذا هو الحال، فيجب عليك حفظ التضمينات المحسوبة مسبقًا على القرص بشكل منفصل، ثم تحميلها إلى الذاكرة أثناء عملية التدريب (راجع هذا <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/pull/4505" rel="nofollow">طلب الدمج</a> لمزيد من النقاش حول هذا الموضوع).</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!---->text_encoders = [text_encoder_one, text_encoder_two]
tokenizers = [tokenizer_one, tokenizer_two]
compute_embeddings_fn = functools.partial(
    encode_prompt,
    text_encoders=text_encoders,
    tokenizers=tokenizers,
    proportion_empty_prompts=args.proportion_empty_prompts,
    caption_column=args.caption_column,
)

train_dataset = train_dataset.<span class="hljs-built_in">map</span>(compute_embeddings_fn, batched=<span class="hljs-literal">True</span>, new_fingerprint=new_fingerprint)
train_dataset = train_dataset.<span class="hljs-built_in">map</span>(
    compute_vae_encodings_fn,
    batched=<span class="hljs-literal">True</span>,
    batch_size=args.train_batch_size * accelerator.num_processes * args.gradient_accumulation_steps,
    new_fingerprint=new_fingerprint_for_vae,
)<!----></pre></div><!----> <p>بعد حساب التضمينات، يتم حذف مُشفِّر النص وVAE ومُرمِّز الرموز لتحرير بعض الذاكرة:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-keyword">del</span> text_encoders, tokenizers, vae
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()<!----></pre></div><!----> <p>أخيرًا، يتولى <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/aab6de22c33cc01fb7bc81c0807d6109e2c998c9/examples/text_to_image/train_text_to_image_sdxl.py#L943" rel="nofollow">حلقة التدريب</a> باقي المهام. إذا اخترت تطبيق استراتيجية انحياز خطوة الزمن، فستلاحظ أن أوزان خطوة الزمن تُحسب وتُضاف كضوضاء:</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!---->weights = generate_timestep_weights(args, noise_scheduler.config.num_train_timesteps).to(
        model_input.device
    )
    timesteps = torch.multinomial(weights, bsz, replacement=<span class="hljs-literal">True</span>).long()

noisy_model_input = noise_scheduler.add_noise(model_input, noise, timesteps)<!----></pre></div><!----> <p>إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية عمل حلقة التدريب، فتوجه إلى شروحات <a href="../using-diffusers/write_own_pipeline">فهم خطوط الأنابيب والنماذج والمجدولين</a> التي تفصّل النمط الأساسي لعملية إزالة الضوضاء.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="launch-the-script" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#launch-the-script"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->تشغيل السكربت<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>بمجرد أن تُجري جميع تعديلاتك أو تكون راضياً عن الإعداد الافتراضي، تكون مستعداً لإطلاق سكربت التدريب! 🚀</p> <p>لنقم بالتدريب على مجموعة بيانات <a href="https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions" rel="nofollow">Naruto BLIP captions</a> لتوليد شخصيات ناروتو الخاصة بك. اضبط متغيرات البيئة <code>MODEL_NAME</code> و<code>DATASET_NAME</code> على النموذج ومجموعة البيانات (سواءً من Hub أو مسار محلي). كما يجب عليك تحديد VAE غير VAE الخاص بـ SDXL (سواءً من Hub أو مسار محلي) باستخدام <code>VAE_NAME</code> لتجنب عدم الاستقرار العددي.</p> <blockquote class="tip"><p>لمراقبة تقدم التدريب باستخدام Weights &amp; Biases، أضف معامل <code>--report_to=wandb</code> إلى أمر التدريب. كما ستحتاج إلى إضافة <code>--validation_prompt</code> و<code>--validation_epochs</code> إلى أمر التدريب لتتبع النتائج. وقد يكون ذلك مفيدًا للغاية لتصحيح أخطاء النموذج وعرض النتائج الوسيطة.</p></blockquote> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-bash "><!----><span class="hljs-built_in">export</span> MODEL_NAME=<span class="hljs-string">&quot;stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0&quot;</span>
<span class="hljs-built_in">export</span> VAE_NAME=<span class="hljs-string">&quot;madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix&quot;</span>
<span class="hljs-built_in">export</span> DATASET_NAME=<span class="hljs-string">&quot;lambdalabs/naruto-blip-captions&quot;</span>

accelerate launch train_text_to_image_sdxl.py \
  --pretrained_model_name_or_path=<span class="hljs-variable">$MODEL_NAME</span> \
  --pretrained_vae_model_name_or_path=<span class="hljs-variable">$VAE_NAME</span> \
  --dataset_name=<span class="hljs-variable">$DATASET_NAME</span> \
  --enable_xformers_memory_efficient_attention \
  --resolution=512 \
  --center_crop \
  --random_flip \
  --proportion_empty_prompts=0.2 \
  --train_batch_size=1 \
  --gradient_accumulation_steps=4 \
  --gradient_checkpointing \
  --max_train_steps=10000 \
  --use_8bit_adam \
  --learning_rate=1e-06 \
  --lr_scheduler=<span class="hljs-string">&quot;constant&quot;</span> \
  --lr_warmup_steps=0 \
  --mixed_precision=<span class="hljs-string">&quot;fp16&quot;</span> \
  --report_to=<span class="hljs-string">&quot;wandb&quot;</span> \
  --validation_prompt=<span class="hljs-string">&quot;a cute Sundar Pichai creature&quot;</span> \
  --validation_epochs 5 \
  --checkpointing_steps=5000 \
  --output_dir=<span class="hljs-string">&quot;sdxl-naruto-model&quot;</span> \
  --push_to_hub<!----></pre></div><!----> <p>بعد الانتهاء من التدريب، يمكنك استخدام نموذج SDXL الذي درّبته للتو للاستدلال!</p> <div class="flex space-x-2 items-center my-1.5 mr-8 h-7 !pl-0 -mx-3 md:mx-0"><!--[--><div class="flex items-center border rounded-lg px-1.5 py-1 leading-none select-none text-smd border-gray-800 bg-black dark:bg-gray-700 text-white">PyTorch</div><div class="flex items-center border rounded-lg px-1.5 py-1 leading-none select-none text-smd text-gray-500 cursor-pointer opacity-90 hover:text-gray-700 dark:hover:text-gray-200 hover:shadow-sm">PyTorch XLA</div><!--]--></div> <div class="language-select"><div><div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-keyword">from</span> diffusers <span class="hljs-keyword">import</span> DiffusionPipeline
<span class="hljs-keyword">import</span> torch

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;path/to/your/model&quot;</span>, dtype=torch.float16).to(<span class="hljs-string">&quot;cuda&quot;</span>)  <span class="hljs-comment"># or &quot;mps&quot;, &quot;xpu&quot;, &quot;cpu&quot;</span>

prompt = <span class="hljs-string">&quot;A naruto with green eyes and red legs.&quot;</span>
image = pipeline(prompt, num_inference_steps=<span class="hljs-number">30</span>, guidance_scale=<span class="hljs-number">7.5</span>).images[<span class="hljs-number">0</span>]
image.save(<span class="hljs-string">&quot;naruto.png&quot;</span>)<!----></pre></div><!----></div><!----> <div hidden=""><p>يتيح لك <a href="https://pytorch.org/xla" rel="nofollow">PyTorch XLA</a> تشغيل PyTorch على أجهزة XLA مثل TPUs، والتي قد تكون أسرع. تستغرق خطوة الإحماء الأولية وقتًا أطول لأن النموذج يحتاج إلى التجميع والتحسين. ومع ذلك، تكون الاستدعاءات اللاحقة للخطوة على مدخل <strong>بنفس الطول</strong> كموجّه الأصلية أسرع بكثير لأنه يمكن إعادة استخدام الرسم البياني المحسّن.</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> تم النسخ</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-keyword">from</span> diffusers <span class="hljs-keyword">import</span> DiffusionPipeline
<span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-keyword">import</span> torch_xla.core.xla_model <span class="hljs-keyword">as</span> xm

device = xm.xla_device()
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0&quot;</span>).to(device)

prompt = <span class="hljs-string">&quot;A naruto with green eyes and red legs.&quot;</span>
start = time()
image = pipeline(prompt, num_inference_steps=inference_steps).images[<span class="hljs-number">0</span>]
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">f&#x27;Compilation time is <span class="hljs-subst">{time()-start}</span> sec&#x27;</span>)
image.save(<span class="hljs-string">&quot;naruto.png&quot;</span>)

start = time()
image = pipeline(prompt, num_inference_steps=inference_steps).images[<span class="hljs-number">0</span>]
<span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">f&#x27;Inference time is <span class="hljs-subst">{time()-start}</span> sec after compilation&#x27;</span>)<!----></pre></div><!----><!----></div><!----><!----></div><!----> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="next-steps" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#next-steps"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->الخطوات التالية<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>تهانينا على تدريب نموذج SDXL! لمعرفة المزيد حول كيفية استخدام نموذجك الجديد، قد تكون الأدلة التالية مفيدة:</p> <ul><li>اقرأ دليل <a href="../api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl">Stable Diffusion XL</a> لمعرفة كيفية استخدامه لمجموعة متنوعة من المهام المختلفة (النص إلى الصورة، الصورة إلى الصورة، إعادة الرسم)، وكيفية استخدام نموذج التصفية الخاص به، وأنواع التكييفات الدقيقة المختلفة.</li> <li>اطّلع على أدلة تدريب <a href="dreambooth">DreamBooth</a> و<a href="lora">LoRA</a> لمعرفة كيفية تدريب نموذج SDXL مخصص باستخدام عدد قليل من الصور الممثّلة. يمكن حتى دمج هاتين التقنيتين في التدريب!</li></ul> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/en/training/sdxl.md" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]-->
			
			<script>
				{
					__sveltekit_1qsdbwf = {
						base: "/docs/diffusers/main/en",
						assets: "/docs/diffusers/main/en"
					};
					const element = document.currentScript.parentElement;
					Promise.all([
						import("/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/start.0S0_iEoG.js"),
						import("/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/app.CPdOxCbw.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 377],
							data: [null,null],
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>
		
Xet Storage Details

Size:: 50.9 kB
Xet hash:: da3d720cc84bf18edbabd6ed47580c46ff172a466db71421c884b1d9e7527e7f
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.