Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

hf-doc-build/doc / diffusers /main /ru /training /instructpix2pix.md

mishig

7 days ago

preview code

download

raw

17.3 kB

# InstructPix2Pix

[InstructPix2Pix](https://hf.co/papers/2211.09800) — это модель Stable Diffusion, обученная редактировать изображения по инструкциям, заданным человеком. Например, ваш промпт может звучать как «сделай облака дождливыми», и модель отредактирует входное изображение соответственно. Эта модель зависит от текстового промпта (или инструкции по редактированию) и входного изображения.

В этом руководстве мы рассмотрим скрипт обучения [train_instruct_pix2pix.py](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py), чтобы вы могли ознакомиться с ним и понять, как адаптировать его под собственные задачи.

Перед запуском скрипта убедитесь, что вы установили библиотеку из исходного кода:

```bash
git clone https://github.com/huggingface/diffusers
cd diffusers
pip install .
```

Затем перейдите в папку с примером, содержащую скрипт обучения, и установите необходимые зависимости для используемого вами скрипта:

```bash
cd examples/instruct_pix2pix
pip install -r requirements.txt
```

> [!TIP]
> 🤗 Accelerate — это библиотека, которая помогает обучать модели на нескольких GPU/TPU или с использованием смешанной точности. Она автоматически настраивает среду обучения в зависимости от вашего оборудования и окружения. Подробнее можно узнать в [Кратком обзоре](https://huggingface.co/docs/accelerate/quicktour) 🤗 Accelerate.

Инициализируйте среду 🤗 Accelerate:

```bash
accelerate config
```

Чтобы настроить среду по умолчанию 🤗 Accelerate без выбора каких-либо конфигураций:

```bash
accelerate config default
```

Или, если ваша среда не поддерживает интерактивную оболочку, например, ноутбук, вы можете использовать:

```py
from accelerate.utils import write_basic_config
write_basic_config()
```

Наконец, если вы хотите обучить модель на собственном наборе данных, ознакомьтесь с руководством [Create a dataset for training](create_dataset), чтобы узнать, как создать набор данных, совместимый со скриптом обучения.

> [!TIP]
> В следующих разделах выделены части скрипта обучения, важные для понимания того, как его модифицировать, но не все аспекты скрипта описаны подробно. Если вы хотите узнать больше, не стесняйтесь прочитать [скрипт](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py) и сообщить нам, если у вас возникнут вопросы или замечания.

## Параметры скрипта

Скрипт обучения содержит множество параметров, позволяющих настроить процесс обучения. Все параметры и их описания находятся в функции [`parse_args()`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L65). Для большинства параметров заданы значения по умолчанию, которые хорошо работают, но при необходимости вы можете указать свои значения в команде запуска обучения.

Например, чтобы увеличить разрешение входного изображения:

```bash
accelerate launch train_instruct_pix2pix.py \
  --resolution=512 \
```

Многие базовые и важные параметры описаны в руководстве по обучению [Text-to-image](text2image#script-parameters), поэтому в данном руководстве рассматриваются только параметры, относящиеся к InstructPix2Pix:

- `--original_image_column`: исходное изображение до внесения правок
- `--edited_image_column`: изображение после внесения правок
- `--edit_prompt_column`: инструкции для редактирования изображения
- `--conditioning_dropout_prob`: вероятность dropout для отредактированного изображения и промптов редактирования во время обучения, которая позволяет использовать classifier-free guidance (CFG) для одного или обоих условных входов

## Скрипт обучения

Код предобработки набора данных и цикл обучения находятся в функции [`main()`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L374). Именно здесь вы вносите изменения в скрипт обучения, чтобы адаптировать его под свою задачу.

Как и в случае с параметрами скрипта, пошаговое описание скрипта обучения приведено в руководстве по обучению [Text-to-image](text2image#training-script). В данном руководстве рассматриваются только те части скрипта, которые относятся к InstructPix2Pix.

Скрипт начинается с изменения [количества входных каналов](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L445) в первом свёрточном слое UNet, чтобы учесть дополнительное условное изображение InstructPix2Pix:

```py
in_channels = 8
out_channels = unet.conv_in.out_channels
unet.register_to_config(in_channels=in_channels)
with torch.no_grad():
    new_conv_in = nn.Conv2d(
        in_channels, out_channels, unet.conv_in.kernel_size, unet.conv_in.stride, unet.conv_in.padding
    )
    new_conv_in.weight.zero_()
    new_conv_in.weight[:, :4, :, :].copy_(unet.conv_in.weight)
    unet.conv_in = new_conv_in
```

Эти параметры UNet [обновляются](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L545C1-L551C6) оптимизатором:

```py
optimizer = optimizer_cls(
    unet.parameters(),
    lr=args.learning_rate,
    betas=(args.adam_beta1, args.adam_beta2),
    weight_decay=args.adam_weight_decay,
    eps=args.adam_epsilon,
)
```

Далее отредактированные изображения и инструкции по редактированию [предварительно обрабатываются](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L624) и [токенизируются](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L610C24-L610C24). Важно, чтобы к исходным и отредактированным изображениям применялись одни и те же преобразования.

```py
def preprocess_train(examples):
    preprocessed_images = preprocess_images(examples)
    original_images, edited_images = preprocessed_images.chunk(2)
    original_images = original_images.reshape(-1, 3, args.resolution, args.resolution)
    edited_images = edited_images.reshape(-1, 3, args.resolution, args.resolution)
    examples["original_pixel_values"] = original_images
    examples["edited_pixel_values"] = edited_images
    captions = list(examples[edit_prompt_column])
    examples["input_ids"] = tokenize_captions(captions)
    return examples
```

Наконец, в [цикле обучения](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L730) сначала кодируются отредактированные изображения в латентное пространство:

```py
latents = vae.encode(batch["edited_pixel_values"].to(weight_dtype)).latent_dist.sample()
latents = latents * vae.config.scaling_factor
```

Затем скрипт применяет dropout к эмбеддингам исходного изображения и инструкции по редактированию для поддержки CFG. Именно это позволяет модели модулировать влияние инструкции по редактированию и исходного изображения на отредактированное изображение.

```py
encoder_hidden_states = text_encoder(batch["input_ids"])[0]
original_image_embeds = vae.encode(batch["original_pixel_values"].to(weight_dtype)).latent_dist.mode()
if args.conditioning_dropout_prob is not None:
    random_p = torch.rand(bsz, device=latents.device, generator=generator)
    prompt_mask = random_p < 2 * args.conditioning_dropout_prob
    prompt_mask = prompt_mask.reshape(bsz, 1, 1)
    null_conditioning = text_encoder(tokenize_captions([""]).to(accelerator.device))[0]
    encoder_hidden_states = torch.where(prompt_mask, null_conditioning, encoder_hidden_states)
    image_mask_dtype = original_image_embeds.dtype
    image_mask = 1 - (
        (random_p >= args.conditioning_dropout_prob).to(image_mask_dtype)
        * (random_p < 3 * args.conditioning_dropout_prob).to(image_mask_dtype)
    )
    image_mask = image_mask.reshape(bsz, 1, 1, 1)
    original_image_embeds = image_mask * original_image_embeds
```

That's pretty much it! Aside from the differences described here, the rest of the script is very similar to the [Text-to-image](text2image#training-script) training script, so feel free to check it out for more details. If you want to learn more about how the training loop works, check out the [Understanding pipelines, models and schedulers](../using-diffusers/write_own_pipeline) tutorial which breaks down the basic pattern of the denoising process.

## Запустите скрипт

Когда вы будете довольны внесёнными в скрипт изменениями или сойдётесь с конфигурацией по умолчанию, можно запускать скрипт обучения! 🚀

В этом руководстве используется датасет [fusing/instructpix2pix-1000-samples](https://huggingface.co/datasets/fusing/instructpix2pix-1000-samples), представляющий собой уменьшенную версию [исходного датасета](https://huggingface.co/datasets/timbrooks/instructpix2pix-clip-filtered). При желании вы можете создать и использовать собственный датасет (см. руководство [Create a dataset for training](create_dataset)).

Установите переменную окружения `MODEL_NAME` в имя модели (это может быть идентификатор модели на Hub или путь к локальной модели), а `DATASET_ID` — в имя набора данных на Hub. Скрипт создаёт и сохраняет все компоненты (feature extractor, scheduler, text encoder, UNet и т. д.) в подпапку вашего репозитория.

> [!TIP]
> Для лучших результатов попробуйте более длительные циклы обучения с использованием набора данных большего размера. Мы тестировали этот скрипт обучения только на наборе данных меньшего масштаба.
>
> 
>
> Для отслеживания хода обучения с помощью Weights and Biases добавьте параметр `--report_to=wandb` к команде обучения, а также укажите изображение для валидации с помощью `--val_image_url` и промпт для валидации с помощью `--validation_prompt`. Это может быть очень полезно для отладки модели.

Если вы обучаете модель на нескольких GPU, добавьте параметр `--multi_gpu` к команде `accelerate launch`.

```bash
accelerate launch --mixed_precision="fp16" train_instruct_pix2pix.py \
    --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
    --dataset_name=$DATASET_ID \
    --enable_xformers_memory_efficient_attention \
    --resolution=256 \
    --random_flip \
    --train_batch_size=4 \
    --gradient_accumulation_steps=4 \
    --gradient_checkpointing \
    --max_train_steps=15000 \
    --checkpointing_steps=5000 \
    --checkpoints_total_limit=1 \
    --learning_rate=5e-05 \
    --max_grad_norm=1 \
    --lr_warmup_steps=0 \
    --conditioning_dropout_prob=0.05 \
    --mixed_precision=fp16 \
    --seed=42 \
    --push_to_hub
```

После завершения обучения вы можете использовать новую модель InstructPix2Pix для инференса:

```py
import PIL
import requests
import torch
from diffusers import StableDiffusionInstructPix2PixPipeline
from diffusers.utils import load_image
pipeline = StableDiffusionInstructPix2PixPipeline.from_pretrained("your_cool_model", dtype=torch.float16).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(0)
image = load_image("https://huggingface.co/datasets/sayakpaul/sample-datasets/resolve/main/test_pix2pix_4.png")
prompt = "add some ducks to the lake"
num_inference_steps = 20
image_guidance_scale = 1.5
guidance_scale = 10
edited_image = pipeline(
   prompt,
   image=image,
   num_inference_steps=num_inference_steps,
   image_guidance_scale=image_guidance_scale,
   guidance_scale=guidance_scale,
   generator=generator,
).images[0]
edited_image.save("edited_image.png")
```

Рекомендуется экспериментировать с различными значениями `num_inference_steps`, `image_guidance_scale` и `guidance_scale`, чтобы оценить их влияние на скорость и качество вывода. Параметры масштаба руководства особенно значимы, поскольку они определяют степень влияния исходного изображения и инструкций по редактированию на итоговый результат.

## Stable Diffusion XL

Stable Diffusion XL (SDXL) — это мощная модель text-to-image, генерирующая изображения высокого разрешения, которая добавляет второй text-encoder в свою архитектуру. Используйте скрипт [`train_instruct_pix2pix_sdxl.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix_sdxl.py) для обучения модели SDXL выполнять инструкции по редактированию изображений.

Скрипт обучения SDXL подробно описан в руководстве [обучение SDXL](sdxl).

## Дальнейшие шаги

Поздравляем с обучением собственной модели InstructPix2Pix! 🥳 Чтобы узнать о ней больше, вам может помочь:

- Ознакомьтесь с [статьей в блоге «Instruction-tuning Stable Diffusion with InstructPix2Pix»](https://huggingface.co/blog/instruction-tuning-sd), чтобы узнать больше о наших экспериментах с InstructPix2Pix, подготовке датасета и результатах для различных инструкций.

Xet Storage Details

Size:: 17.3 kB
Xet hash:: 439e3decbd9015a93a3c8448f6869a9f8c3e4e989f8f6db724ed54a60a22fd04

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.

	# InstructPix2Pix

	[InstructPix2Pix](https://hf.co/papers/2211.09800) — это модель Stable Diffusion, обученная редактировать изображения по инструкциям, заданным человеком. Например, ваш промпт может звучать как «сделай облака дождливыми», и модель отредактирует входное изображение соответственно. Эта модель зависит от текстового промпта (или инструкции по редактированию) и входного изображения.

	В этом руководстве мы рассмотрим скрипт обучения [train_instruct_pix2pix.py](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py), чтобы вы могли ознакомиться с ним и понять, как адаптировать его под собственные задачи.

	Перед запуском скрипта убедитесь, что вы установили библиотеку из исходного кода:

	```bash
	git clone https://github.com/huggingface/diffusers
	cd diffusers
	pip install .
	```

	Затем перейдите в папку с примером, содержащую скрипт обучения, и установите необходимые зависимости для используемого вами скрипта:

	```bash
	cd examples/instruct_pix2pix
	pip install -r requirements.txt
	```

	> [!TIP]
	> 🤗 Accelerate — это библиотека, которая помогает обучать модели на нескольких GPU/TPU или с использованием смешанной точности. Она автоматически настраивает среду обучения в зависимости от вашего оборудования и окружения. Подробнее можно узнать в [Кратком обзоре](https://huggingface.co/docs/accelerate/quicktour) 🤗 Accelerate.

	Инициализируйте среду 🤗 Accelerate:

	```bash
	accelerate config
	```

	Чтобы настроить среду по умолчанию 🤗 Accelerate без выбора каких-либо конфигураций:

	```bash
	accelerate config default
	```

	Или, если ваша среда не поддерживает интерактивную оболочку, например, ноутбук, вы можете использовать:

	```py
	from accelerate.utils import write_basic_config

	write_basic_config()
	```

	Наконец, если вы хотите обучить модель на собственном наборе данных, ознакомьтесь с руководством [Create a dataset for training](create_dataset), чтобы узнать, как создать набор данных, совместимый со скриптом обучения.

	> [!TIP]
	> В следующих разделах выделены части скрипта обучения, важные для понимания того, как его модифицировать, но не все аспекты скрипта описаны подробно. Если вы хотите узнать больше, не стесняйтесь прочитать [скрипт](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py) и сообщить нам, если у вас возникнут вопросы или замечания.

	## Параметры скрипта

	Скрипт обучения содержит множество параметров, позволяющих настроить процесс обучения. Все параметры и их описания находятся в функции [`parse_args()`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L65). Для большинства параметров заданы значения по умолчанию, которые хорошо работают, но при необходимости вы можете указать свои значения в команде запуска обучения.

	Например, чтобы увеличить разрешение входного изображения:

	```bash
	accelerate launch train_instruct_pix2pix.py \
	--resolution=512 \
	```

	Многие базовые и важные параметры описаны в руководстве по обучению [Text-to-image](text2image#script-parameters), поэтому в данном руководстве рассматриваются только параметры, относящиеся к InstructPix2Pix:

	- `--original_image_column`: исходное изображение до внесения правок
	- `--edited_image_column`: изображение после внесения правок
	- `--edit_prompt_column`: инструкции для редактирования изображения
	- `--conditioning_dropout_prob`: вероятность dropout для отредактированного изображения и промптов редактирования во время обучения, которая позволяет использовать classifier-free guidance (CFG) для одного или обоих условных входов

	## Скрипт обучения

	Код предобработки набора данных и цикл обучения находятся в функции [`main()`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L374). Именно здесь вы вносите изменения в скрипт обучения, чтобы адаптировать его под свою задачу.

	Как и в случае с параметрами скрипта, пошаговое описание скрипта обучения приведено в руководстве по обучению [Text-to-image](text2image#training-script). В данном руководстве рассматриваются только те части скрипта, которые относятся к InstructPix2Pix.

	Скрипт начинается с изменения [количества входных каналов](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L445) в первом свёрточном слое UNet, чтобы учесть дополнительное условное изображение InstructPix2Pix:

	```py
	in_channels = 8
	out_channels = unet.conv_in.out_channels
	unet.register_to_config(in_channels=in_channels)

	with torch.no_grad():
	new_conv_in = nn.Conv2d(
	in_channels, out_channels, unet.conv_in.kernel_size, unet.conv_in.stride, unet.conv_in.padding
	)
	new_conv_in.weight.zero_()
	new_conv_in.weight[:, :4, :, :].copy_(unet.conv_in.weight)
	unet.conv_in = new_conv_in
	```

	Эти параметры UNet [обновляются](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L545C1-L551C6) оптимизатором:

	```py
	optimizer = optimizer_cls(
	unet.parameters(),
	lr=args.learning_rate,
	betas=(args.adam_beta1, args.adam_beta2),
	weight_decay=args.adam_weight_decay,
	eps=args.adam_epsilon,
	)
	```

	Далее отредактированные изображения и инструкции по редактированию [предварительно обрабатываются](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L624) и [токенизируются](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L610C24-L610C24). Важно, чтобы к исходным и отредактированным изображениям применялись одни и те же преобразования.

	```py
	def preprocess_train(examples):
	preprocessed_images = preprocess_images(examples)

	original_images, edited_images = preprocessed_images.chunk(2)
	original_images = original_images.reshape(-1, 3, args.resolution, args.resolution)
	edited_images = edited_images.reshape(-1, 3, args.resolution, args.resolution)

	examples["original_pixel_values"] = original_images
	examples["edited_pixel_values"] = edited_images

	captions = list(examples[edit_prompt_column])
	examples["input_ids"] = tokenize_captions(captions)
	return examples
	```

	Наконец, в [цикле обучения](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/64603389da01082055a901f2883c4810d1144edb/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix.py#L730) сначала кодируются отредактированные изображения в латентное пространство:

	```py
	latents = vae.encode(batch["edited_pixel_values"].to(weight_dtype)).latent_dist.sample()
	latents = latents * vae.config.scaling_factor
	```

	Затем скрипт применяет dropout к эмбеддингам исходного изображения и инструкции по редактированию для поддержки CFG. Именно это позволяет модели модулировать влияние инструкции по редактированию и исходного изображения на отредактированное изображение.

	```py
	encoder_hidden_states = text_encoder(batch["input_ids"])[0]
	original_image_embeds = vae.encode(batch["original_pixel_values"].to(weight_dtype)).latent_dist.mode()

	if args.conditioning_dropout_prob is not None:
	random_p = torch.rand(bsz, device=latents.device, generator=generator)
	prompt_mask = random_p < 2 * args.conditioning_dropout_prob
	prompt_mask = prompt_mask.reshape(bsz, 1, 1)
	null_conditioning = text_encoder(tokenize_captions([""]).to(accelerator.device))[0]
	encoder_hidden_states = torch.where(prompt_mask, null_conditioning, encoder_hidden_states)

	image_mask_dtype = original_image_embeds.dtype
	image_mask = 1 - (
	(random_p >= args.conditioning_dropout_prob).to(image_mask_dtype)
	* (random_p < 3 * args.conditioning_dropout_prob).to(image_mask_dtype)
	)
	image_mask = image_mask.reshape(bsz, 1, 1, 1)
	original_image_embeds = image_mask * original_image_embeds
	```

	That's pretty much it! Aside from the differences described here, the rest of the script is very similar to the [Text-to-image](text2image#training-script) training script, so feel free to check it out for more details. If you want to learn more about how the training loop works, check out the [Understanding pipelines, models and schedulers](../using-diffusers/write_own_pipeline) tutorial which breaks down the basic pattern of the denoising process.

	## Запустите скрипт

	Когда вы будете довольны внесёнными в скрипт изменениями или сойдётесь с конфигурацией по умолчанию, можно запускать скрипт обучения! 🚀

	В этом руководстве используется датасет [fusing/instructpix2pix-1000-samples](https://huggingface.co/datasets/fusing/instructpix2pix-1000-samples), представляющий собой уменьшенную версию [исходного датасета](https://huggingface.co/datasets/timbrooks/instructpix2pix-clip-filtered). При желании вы можете создать и использовать собственный датасет (см. руководство [Create a dataset for training](create_dataset)).

	Установите переменную окружения `MODEL_NAME` в имя модели (это может быть идентификатор модели на Hub или путь к локальной модели), а `DATASET_ID` — в имя набора данных на Hub. Скрипт создаёт и сохраняет все компоненты (feature extractor, scheduler, text encoder, UNet и т. д.) в подпапку вашего репозитория.

	> [!TIP]
	> Для лучших результатов попробуйте более длительные циклы обучения с использованием набора данных большего размера. Мы тестировали этот скрипт обучения только на наборе данных меньшего масштаба.
	>
	>
	>
	> Для отслеживания хода обучения с помощью Weights and Biases добавьте параметр `--report_to=wandb` к команде обучения, а также укажите изображение для валидации с помощью `--val_image_url` и промпт для валидации с помощью `--validation_prompt`. Это может быть очень полезно для отладки модели.

	Если вы обучаете модель на нескольких GPU, добавьте параметр `--multi_gpu` к команде `accelerate launch`.

	```bash
	accelerate launch --mixed_precision="fp16" train_instruct_pix2pix.py \
	--pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \
	--dataset_name=$DATASET_ID \
	--enable_xformers_memory_efficient_attention \
	--resolution=256 \
	--random_flip \
	--train_batch_size=4 \
	--gradient_accumulation_steps=4 \
	--gradient_checkpointing \
	--max_train_steps=15000 \
	--checkpointing_steps=5000 \
	--checkpoints_total_limit=1 \
	--learning_rate=5e-05 \
	--max_grad_norm=1 \
	--lr_warmup_steps=0 \
	--conditioning_dropout_prob=0.05 \
	--mixed_precision=fp16 \
	--seed=42 \
	--push_to_hub
	```

	После завершения обучения вы можете использовать новую модель InstructPix2Pix для инференса:

	```py
	import PIL
	import requests
	import torch
	from diffusers import StableDiffusionInstructPix2PixPipeline
	from diffusers.utils import load_image

	pipeline = StableDiffusionInstructPix2PixPipeline.from_pretrained("your_cool_model", dtype=torch.float16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
	generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(0)

	image = load_image("https://huggingface.co/datasets/sayakpaul/sample-datasets/resolve/main/test_pix2pix_4.png")
	prompt = "add some ducks to the lake"
	num_inference_steps = 20
	image_guidance_scale = 1.5
	guidance_scale = 10

	edited_image = pipeline(
	prompt,
	image=image,
	num_inference_steps=num_inference_steps,
	image_guidance_scale=image_guidance_scale,
	guidance_scale=guidance_scale,
	generator=generator,
	).images[0]
	edited_image.save("edited_image.png")
	```

	Рекомендуется экспериментировать с различными значениями `num_inference_steps`, `image_guidance_scale` и `guidance_scale`, чтобы оценить их влияние на скорость и качество вывода. Параметры масштаба руководства особенно значимы, поскольку они определяют степень влияния исходного изображения и инструкций по редактированию на итоговый результат.

	## Stable Diffusion XL

	Stable Diffusion XL (SDXL) — это мощная модель text-to-image, генерирующая изображения высокого разрешения, которая добавляет второй text-encoder в свою архитектуру. Используйте скрипт [`train_instruct_pix2pix_sdxl.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/instruct_pix2pix/train_instruct_pix2pix_sdxl.py) для обучения модели SDXL выполнять инструкции по редактированию изображений.

	Скрипт обучения SDXL подробно описан в руководстве [обучение SDXL](sdxl).

	## Дальнейшие шаги

	Поздравляем с обучением собственной модели InstructPix2Pix! 🥳 Чтобы узнать о ней больше, вам может помочь:

	- Ознакомьтесь с [статьей в блоге «Instruction-tuning Stable Diffusion with InstructPix2Pix»](https://huggingface.co/blog/instruction-tuning-sd), чтобы узнать больше о наших экспериментах с InstructPix2Pix, подготовке датасета и результатах для различных инструкций.