Buckets:
| # 配置 | |
| 来自 [SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin) 的调度器和来自 [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) 的模型都继承自 [ConfigMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin),后者会将传入其各自 `__init__` 方法的所有参数存储在一个 JSON 配置文件中。 | |
| > [!TIP] | |
| > 要使用私有或 [受限](https://huggingface.co/docs/hub/models-gated#gated-models) 模型,请使用 `hf auth login` 登录。 | |
| ## ConfigMixin[[diffusers.ConfigMixin]] | |
| #### diffusers.ConfigMixin[[diffusers.ConfigMixin]] | |
| ```python | |
| diffusers.ConfigMixin() | |
| ``` | |
| [源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/configuration_utils.py#L87) | |
| 所有配置类的基类。所有配置参数都存储在 `self.config` 下。此外,还提供 [from_config()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) 和 [save_config()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.save_config) 方法,用于加载、下载和保存继承自 [ConfigMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin) 的类。 | |
| 类属性: | |
| - **config_name** (`str`) -- 调用 [save_config()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.save_config) 时用于保存配置的存储文件名(应由父类覆盖)。 | |
| - **ignore_for_config** (`list[str]`) -- 不应保存在配置中的属性列表(应由子类覆盖)。 | |
| - **has_compatibles** (`bool`) -- 该类是否具有兼容类(应由子类重写)。 | |
| - **_deprecated_kwargs** (`list[str]`) -- 已弃用的关键字参数。请注意,`init` 函数只有在至少有一个参数被弃用时才应包含 `kwargs` 参数(应由子类覆盖)。 | |
| #### load_config[[diffusers.ConfigMixin.load_config]] | |
| ```python | |
| load_config(pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike, return_unused_kwargs = False, return_commit_hash = False, **kwargs) | |
| ``` | |
| [源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/configuration_utils.py#L322) | |
| **参数:** | |
| pretrained_model_name_or_path (`str` 或 `os.PathLike`,*可选*) : 可以是以下之一: - 一个字符串,即托管在 Hub 上的预训练模型的 *model id*(例如 `google/ddpm-celebahq-256`)。 - 一个指向 *目录* 的路径(例如 `./my_model_directory`),其中包含使用 [save_config()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.save_config) 保存的模型权重。 | |
| cache_dir (`str | os.PathLike`,*可选*):如果未使用标准缓存,则已下载的预训练模型配置将缓存到的目录路径。 | |
| force_download (`bool`,*可选*,默认为 `False`):是否强制(重新)下载模型权重和配置文件,如果存在缓存版本则覆盖它们。 | |
| proxies (`dict[str, str]`,*可选*):一个字典,用于按协议或端点指定要使用的代理服务器,例如 `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`。每次请求都会使用这些代理。 | |
| output_loading_info(`bool`,*可选*,默认为 `False`):是否同时返回一个包含缺失键、意外键和错误消息的字典。 | |
| local_files_only (`bool`,*可选*,默认为 `False`):是否仅加载本地模型权重和配置文件。如果设置为 `True`,则不会从 Hub 下载模型。 | |
| token (`str` 或 *bool*,*可选*) : 用于远程文件的 HTTP 承载者授权令牌。如果为 `True`,则使用由 `diffusers-cli login` 生成的令牌(存储在 `~/.huggingface` 中)。 | |
| revision (`str`,*可选*,默认为 `"main"`):要使用的特定模型版本。它可以是分支名称、标签名称、提交 ID,或 Git 允许的任何标识符。 | |
| subfolder (`str`,*可选*,默认为 `""`):模型文件在 Hub 或本地的大型模型仓库中的子文件夹位置。 | |
| return_unused_kwargs (`bool`,*可选*,默认为 `False):是否返回配置中未使用的关键字参数。 | |
| return_commit_hash (`bool`, *optional*, defaults to `False) : Whether the `commit_hash` of the loaded configuration are returned. | |
| **返回:** `dict` | |
| 存储在 JSON 配置文件中的所有参数的字典。 | |
| 加载模型或调度器配置。 | |
| #### from_config[[diffusers.ConfigMixin.from_config]] | |
| ```python | |
| from_config(config: diffusers.configuration_utils.FrozenDict | dict[str, typing.Any] = None, return_unused_kwargs = False, **kwargs) | |
| ``` | |
| [源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/configuration_utils.py#L221) | |
| **参数:** | |
| config (`dict[str, Any]`) : 用于实例化 Python 类的配置字典。请确保仅加载兼容类的配置文件。 | |
| return_unused_kwargs (`bool`,*可选*,默认为 `False`):是否返回未被 Python 类消费的 kwargs。 | |
| kwargs (其余关键字参数字典,*可选*):可用于在配置对象加载后对其进行更新,并初始化 Python 类。`**kwargs` 会直接传递给底层调度器/模型的 `__init__` 方法,并最终覆盖 `config` 中同名的参数。 | |
| **返回:** [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) 或 [SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin) | |
| 从配置字典实例化的模型或调度器对象。 | |
| 从配置字典实例化一个 Python 类。 | |
| 示例: | |
| ```python | |
| >>> from diffusers import DDPMScheduler, DDIMScheduler, PNDMScheduler | |
| >>> # Download scheduler from huggingface.co and cache. | |
| >>> scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32") | |
| >>> # Instantiate DDIM scheduler class with same config as DDPM | |
| >>> scheduler = DDIMScheduler.from_config(scheduler.config) | |
| >>> # Instantiate PNDM scheduler class with same config as DDPM | |
| >>> scheduler = PNDMScheduler.from_config(scheduler.config) | |
| ``` | |
| #### save_config[[diffusers.ConfigMixin.save_config]] | |
| ```python | |
| save_config(save_directory: str | os.PathLike, push_to_hub: bool = False, **kwargs) | |
| ``` | |
| [源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/configuration_utils.py#L177) | |
| **参数:** | |
| save_directory (`str` 或 `os.PathLike`):保存配置 JSON 文件的目录(如果该目录不存在,则会自动创建)。 | |
| push_to_hub (`bool`,*可选*,默认为 `False`):是否在保存模型后将其推送到 Hugging Face Hub。您可以使用 `repo_id` 指定要推送到的仓库(默认使用您命名空间中 `save_directory` 的名称)。 | |
| kwargs (`dict[str, Any]`,*可选*):传递给 [push_to_hub()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) 方法的额外关键字参数。 | |
| 将配置对象保存到 `save_directory` 指定的目录中,以便使用 [from_config()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) 类方法重新加载。 | |
| #### to_json_file[[diffusers.ConfigMixin.to_json_file]] | |
| ```python | |
| to_json_file(json_file_path: str | os.PathLike) | |
| ``` | |
| [源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/configuration_utils.py#L647) | |
| **参数:** | |
| json_file_path (`str` 或 `os.PathLike`):用于保存配置实例参数的 JSON 文件路径。 | |
| 将配置实例的参数保存到 JSON 文件中。 | |
| #### to_json_string[[diffusers.ConfigMixin.to_json_string]] | |
| ```python | |
| to_json_string() | |
| ``` | |
| [源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/configuration_utils.py#L602) | |
| **返回:** `str` | |
| 以 JSON 格式包含构成配置实例的所有属性的字符串。 | |
| 将配置实例序列化为 JSON 字符串。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 7.66 kB
- Xet hash:
- 2eac1682ab0d1fe8cea4949d7b3cad09095ae26eeeb4b2d3a1e71f05d0bbfcc2
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.