Buckets:
| # Eski kontrol noktaları | |
| Bu ayarlar, esas olarak eski Stable Diffusion ailesi kontrol noktalarına uygulanır. | |
| ## Güvenlik denetleyicisi | |
| Diffusers, zararlı içerik üretiminin önlenmesi için eski Stable Diffusion checkpoint'lerine bir [güvenlik denetleyicisi](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/safety_checker.py) sağlar. Üretilen çıktıyı, sabit kodlanmış zararlı kavramlar kümesine karşı tarar. Qwen-Image gibi daha yeni modellerde bu denetleyici bulunmaz. | |
| Güvenlik denetleyicisini devre dışı bırakmak istiyorsanız, aşağıda gösterildiği gibi [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) içine `safety_checker=None` parametresini iletin. | |
| ```py | |
| from diffusers import DiffusionPipeline | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained( | |
| "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", safety_checker=None | |
| ) | |
| """ | |
| You have disabled the safety checker for <class 'diffusers.pipelines.stable_diffusion.pipeline_stable_diffusion.StableDiffusionPipeline'> by passing `safety_checker=None`. Ensure that you abide by the conditions of the Stable Diffusion license and do not expose unfiltered results in services or applications open to the public. Both the diffusers team and Hugging Face strongly recommend keeping the safety filter enabled in all public-facing circumstances, disabling it only for use cases that involve analyzing network behavior or auditing its results. For more information, please have a look at https://github.com/huggingface/diffusers/pull/254 . | |
| """ | |
| ``` | |
| ## Zamanlamaları yeniden ölçeklendirme | |
| Gürültü azaltma saf gürültüyle başlar, bu nedenle sinyal-gürültü (SNR) oranı sıfırdan başlar. Bazı modeller aslında saf gürültüden başlamaz, bu da parlak ve karanlık uçların üretilmesini zorlaştırır. | |
| > [!TIP] | |
| > Kendi modelinizi `v_prediction` ile eğitmek için eğitim betiğinize `--prediction_type="v_prediction"` bayrağını ekleyin. Ayrıca `v_prediction` ile eğitilmiş mevcut modelleri [araştırabilirsiniz](https://huggingface.co/search/full-text?q=v_prediction&type=model). | |
| `v_prediction` modeli için bu zamanlayıcı argümanlarını etkinleştirin. | |
| - `rescale_betas_zero_snr=True` değerini ayarlayarak gürültü zamanlamasını tam olarak sıfır SNR'ye sahip son zaman adımına yeniden ölçekleyin | |
| - Son zaman adımıyla saf gürültüden örneklemeyi zorlamak için `timestep_spacing="trailing"` ayarlayın | |
| ```py | |
| from diffusers import DiffusionPipeline, DDIMScheduler | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("ptx0/pseudo-journey-v2", device_map="cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| pipeline.scheduler = DDIMScheduler.from_config( | |
| pipeline.scheduler.config, rescale_betas_zero_snr=True, timestep_spacing="trailing" | |
| ) | |
| ``` | |
| Aşırı pozlanmış görüntülerden kaçınmak için pipeline'da `guidance_rescale` değerini ayarlayın. Daha düşük bir değer parlaklığı artırır ancak bazı detaylar soluk görünebilir. | |
| ```py | |
| prompt = """ | |
| cinematic photo of a snowy mountain at night with the northern lights aurora borealis | |
| overhead, 35mm photograph, film, professional, 4k, highly detailed | |
| """ | |
| image = pipeline(prompt, guidance_rescale=0.7).images[0] | |
| ``` | |
| sıfır SNR olmadan | |
| sıfır SNR ve son boşluk | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.37 kB
- Xet hash:
- a339e1dab2ace1b899f77b0d1bce495a1701494a727e039956a06cc54c74b99e
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.