diffusers/main/ru/api/loaders/single_file.md

Одиночные файлы

Метод from_single_file() позволяет загрузить:

• модель, хранящаяся в одном файле, что удобно при работе с моделями из экосистемы диффузии, например, с Automatic1111, где для хранения и обмена моделями обычно используется структура с одним файлом
• модель, сохраненная в исходном формате распределения, что полезно, если вы работаете с моделями, дообученными с помощью других сервисов, и хотите загрузить ее напрямую в объекты моделей и конвейеры Diffusers

Ознакомьтесь с руководством Файлы и структура моделей, чтобы узнать больше о структуре Diffusers-multifolder по сравнению с однофайловой структурой, а также о том, как загружать модели, хранящиеся в этих разных структурах.

Поддерживаемые конвейеры

• StableDiffusionPipeline
• StableDiffusionImg2ImgPipeline
• StableDiffusionInpaintPipeline
• StableDiffusionControlNetPipeline
• StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline
• StableDiffusionControlNetInpaintPipeline
• StableDiffusionUpscalePipeline
• StableDiffusionXLPipeline
• StableDiffusionXLImg2ImgPipeline
• StableDiffusionXLInpaintPipeline
• StableDiffusionXLInstructPix2PixPipeline
• StableDiffusionXLControlNetPipeline
• StableDiffusionXLKDiffusionPipeline
• StableDiffusion3Pipeline
• LatentConsistencyModelPipeline
• LatentConsistencyModelImg2ImgPipeline
• StableDiffusionControlNetXSPipeline
• StableDiffusionXLControlNetXSPipeline
• LEditsPPPipelineStableDiffusion
• LEditsPPPipelineStableDiffusionXL
• PIAPipeline

Поддерживаемые модели

• UNet2DConditionModel
• StableCascadeUNet
• AutoencoderKL
• ControlNetModel
• SD3Transformer2DModel
• FluxTransformer2DModel

FromSingleFileMixin[[diffusers.loaders.FromSingleFileMixin]]

diffusers.loaders.FromSingleFileMixin[[diffusers.loaders.FromSingleFileMixin]]

diffusers.loaders.FromSingleFileMixin()

Источник

Загрузите веса модели, сохранённые в формате .ckpt, в DiffusionPipeline.

from_single_file[[diffusers.loaders.FromSingleFileMixin.from_single_file]]

from_single_file(pretrained_model_link_or_path, **kwargs)

Источник

Параметры:

pretrained_model_link_or_path (str или os.PathLike, необязательный) : Может быть одним из: - ссылкой на файл .ckpt (например, "https://huggingface.co/<repo_id>/blob/main/<path_to_file>.ckpt") на Hub. - путём к файлу, содержащему все веса пайплайна.

dtype (str или torch.dtype, необязательный) : Переопределяет стандартный torch.dtype и загружает модель с другим dtype.

force_download (bool, необязательный, по умолчанию False) : Указывает, следует ли принудительно (пере)скачивать веса модели и файлы конфигурации, заменяя кэшированные версии, если они существуют.

cache_dir (str | os.PathLike, необязательный) : Путь к каталогу, в котором кэшируется конфигурация загруженной предобученной модели, если стандартный кэш не используется.

proxies (dict[str, str], необязательный) : Словарь прокси-серверов для использования по протоколу или конечной точке, например, {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Прокси используются при каждом запросе.

local_files_only (bool, необязательный, по умолчанию False) : Загружать только локальные веса модели и файлы конфигурации или нет. Если установлено в True, модель не будет скачана с Hub.

token (str или bool, необязательный) : Токен, используемый в качестве HTTP bearer-авторизации для удалённых файлов. Если True, используется токен, сгенерированный командой diffusers-cli login (сохранённый в ~/.huggingface).

revision (str, необязательный, по умолчанию "main") : Конкретная версия модели, которую следует использовать. Может быть именем ветки, именем тега, идентификатором коммита или любым другим идентификатором, поддерживаемым Git.

original_config_file (str, необязательный) : Путь к исходному файлу конфигурации, который использовался для обучения модели. Если не указан, файл конфигурации будет определён на основе файла контрольной точки.

config (str, необязательный) : Может быть одним из: - строка, repo id (например, CompVis/ldm-text2im-large-256) предобученного пайплайна, размещённого на Hub. - путь к каталогу (например, ./my_pipeline_directory/), содержащему конфигурации компонентов пайплайна в формате Diffusers.

disable_mmap ('bool', optional, по умолчанию 'False') : Отключает ли mmap при загрузке модели Safetensors. Этот параметр может обеспечить лучшую производительность, если модель находится на сетевом диске или жёстком диске.

kwargs (остаточный словарь аргументов с ключами, необязательный) : может использоваться для переопределения переменных загрузки и сохранения (компонентов конвейера конкретного класса конвейера). Переопределённые компоненты передаются непосредственно в метод __init__ конвейера. См. пример ниже для получения дополнительной информации.

Создайте экземпляр DiffusionPipeline из предобученных весов пайплайна, сохранённых в формате .ckpt или .safetensors. По умолчанию пайплайн устанавливается в режим оценки (model.eval()).

Примеры:

>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline

>>> # Download pipeline from huggingface.co and cache.
>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
...     "https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/blob/main/Models/AbyssOrangeMix/AbyssOrangeMix.safetensors"
... )

>>> # Download pipeline from local file
>>> # file is downloaded under ./v1-5-pruned-emaonly.ckpt
>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file("./v1-5-pruned-emaonly.ckpt")

>>> # Enable float16 and move to GPU
>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
...     "https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt",
...     torch_dtype=torch.float16,
... )
>>> pipeline.to("cuda")

FromOriginalModelMixin[[diffusers.loaders.FromOriginalModelMixin]]

diffusers.loaders.FromOriginalModelMixin[[diffusers.loaders.FromOriginalModelMixin]]

diffusers.loaders.FromOriginalModelMixin()

Источник

Загрузите предобученные веса, сохранённые в формате .ckpt или .safetensors, в модель.

from_single_file[[diffusers.loaders.FromOriginalModelMixin.from_single_file]]

from_single_file(pretrained_model_link_or_path_or_dict: str | None = None, **kwargs)

Источник

Параметры:

pretrained_model_link_or_path_or_dict (str, необязательный) : Может быть одним из следующих: - Ссылка на файл .safetensors или .ckpt (например, "https://huggingface.co/<repo_id>/blob/main/<path_to_file>.safetensors") на Hub. - Путь к локальному файлу, содержащему веса компонентной модели. - Словарь состояний (state dict), содержащий веса компонентной модели.

config (str, необязательный) : - Строка, repo id (например, CompVis/ldm-text2im-large-256) предобученного пайплайна, размещенного на Hub. - Путь к каталогу (например, ./my_pipeline_directory/), содержащему конфигурации компонентов пайплайна в формате Diffusers.

subfolder (str, необязательный, по умолчанию "") : Путь к подпапке, в которой находится файл модели в составе более крупного репозитория моделей на Hub или локально.

original_config (str, необязательный) : словарь или путь к файлу yaml, содержащему конфигурацию модели в исходном формате. Если передан словарь, он будет использован для инициализации конфигурации модели.

dtype (torch.dtype, необязательный) : Переопределяет значение по умолчанию torch.dtype и загружает модель с другим dtype.

force_download (bool, необязательный, по умолчанию False) : Указывает, следует ли принудительно (пере)скачивать веса модели и файлы конфигурации, заменяя кэшированные версии, если они существуют.

cache_dir (str | os.PathLike, необязательный) : Путь к каталогу, в котором кэшируется конфигурация загруженной предобученной модели, если стандартный кэш не используется.

proxies (dict[str, str], необязательный) : Словарь прокси-серверов для использования по протоколу или конечной точке, например, {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Прокси используются при каждом запросе.

local_files_only (bool, необязательный, по умолчанию False) : Загружать только локальные веса модели и файлы конфигурации или нет. Если установлено в True, модель не будет скачана с Hub.

token (str или bool, необязательный) : Токен, используемый в качестве HTTP bearer-авторизации для удалённых файлов. Если True, используется токен, сгенерированный командой diffusers-cli login (сохранённый в ~/.huggingface).

revision (str, необязательный, по умолчанию "main") : Конкретная версия модели, которую следует использовать. Может быть именем ветки, именем тега, идентификатором коммита или любым другим идентификатором, поддерживаемым Git.

low_cpu_mem_usage (bool, необязательный, по умолчанию True, если версия torch >= 1.9.0 и : is_accelerate_available(), иначе False): Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса и не инициализируя их. При этом также обеспечивается, чтобы при загрузке модели в оперативной памяти CPU использовалось не более 1x размера модели (включая пиковое потребление). Поддерживается только для PyTorch >= 1.9.0. Если вы используете более старую версию PyTorch, установка этого аргумента в True вызовет ошибку.

disable_mmap ('bool', optional, по умолчанию 'False') : Отключает ли использование mmap при загрузке модели Safetensors. Этот параметр может обеспечить лучшую производительность, если модель находится на сетевом диске или жёстком диске, которые могут плохо справляться с частыми операциями перемотки, характерными для mmap.

kwargs (остаточный словарь аргументов с ключами, необязательный) : может использоваться для переопределения переменных загрузки и сохранения (например, компонентов конвейера конкретного класса конвейера). Переопределённые компоненты передаются непосредственно в метод __init__ конвейера. См. пример ниже для получения дополнительной информации.

Создайте модель из предобученных весов, сохранённых в исходном формате .ckpt или .safetensors. По умолчанию модель устанавливается в режим оценки (model.eval()).

>>> from diffusers import StableCascadeUNet

>>> ckpt_path = "https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade/blob/main/stage_b_lite.safetensors"
>>> model = StableCascadeUNet.from_single_file(ckpt_path)