# PixArt-α ![](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/pixart/header_collage.png) [PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis](https://huggingface.co/papers/2310.00426) est de Junsong Chen, Jincheng Yu, Chongjian Ge, Lewei Yao, Enze Xie, Yue Wu, Zhongdao Wang, James Kwok, Ping Luo, Huchuan Lu et Zhenguo Li. L'abstract de l'article est : *Les modèles de génération d'images à partir de texte (T2I) les plus avancés nécessitent des coûts de formation considérables (par exemple, des millions d'heures de GPU), ce qui entrave sérieusement l'innovation fondamentale pour la communauté AIGC tout en augmentant les émissions de CO2. Cet article présente PIXART-α, un modèle de diffusion T2I basé sur un Transformer dont la qualité de génération d'images est compétitive avec les générateurs d'images de pointe (par exemple, Imagen, SDXL et même Midjourney), atteignant des normes proches de l'application commerciale. De plus, il prend en charge la synthèse d'images haute résolution jusqu'à 1024px avec un coût de formation faible, comme le montrent les figures 1 et 2. Pour atteindre cet objectif, trois conceptions clés sont proposées : (1) Décomposition de la stratégie de formation : Nous concevons trois étapes de formation distinctes qui optimisent séparément la dépendance des pixels, l'alignement texte-image et la qualité esthétique de l'image ; (2) Transformer T2I efficace : Nous incorporons des modules d'attention croisée dans le Diffusion Transformer (DiT) pour injecter les conditions de texte et rationaliser la branche de conditionnement par classe, qui est intensivement coûteuse en calcul ; (3) Données à forte information : Nous soulignons l'importance de la densité conceptuelle dans les paires texte-image et exploitons un grand modèle Vision-Language pour étiqueter automatiquement des pseudo-légendes denses afin d'assister l'apprentissage de l'alignement texte-image. En conséquence, la vitesse de formation de PIXART-α dépasse nettement celle des grands modèles T2I existants, par exemple, PIXART-α ne nécessite que 10,8 % du temps de formation de Stable Diffusion v1.5 (675 contre 6 250 jours de GPU A100), économisant près de 300 000 $ (26 000 $ contre 320 000 $) et réduisant les émissions de CO2 de 90 %. De plus, par rapport à un modèle SOTA plus grand, RAPHAEL, notre coût de formation n'est que de 1 %. Des expériences étendues démontrent que PIXART-α excelle en qualité d'image, en art et en contrôle sémantique. Nous espérons que PIXART-α fournira de nouvelles perspectives à la communauté AIGC et aux startups pour accélérer la construction de leurs propres modèles génératifs de haute qualité et à faible coût, à partir de zéro.* Vous pouvez trouver le code source original sur [PixArt-alpha/PixArt-alpha](https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha) et tous les points de contrôle disponibles sur [PixArt-alpha](https://huggingface.co/PixArt-alpha). Quelques notes sur ce pipeline : * Il utilise un backbone Transformer (au lieu d'un UNet) pour le débruitage. Il présente donc une architecture similaire à celle de [DiT](./dit). * Il a été entraîné à l'aide de conditions textuelles calculées à partir de T5. Cet aspect rend le pipeline plus performant pour suivre des prompts textuels complexes comportant des détails élaborés. * Il excelle dans la génération d'images haute résolution avec différents rapports d'aspect. Pour obtenir les meilleurs résultats, les auteurs recommandent certaines plages de tailles, que l'on peut trouver [ici](https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha/blob/08fbbd281ec96866109bdd2cdb75f2f58fb17610/diffusion/data/datasets/utils.py). * Il rivalise avec la qualité des systèmes de génération d’images à partir de texte les plus avancés (à la date de rédaction), tels que Stable Diffusion XL, Imagen et DALL-E 2, tout en étant plus efficace qu’eux. > [!TIP] > Pensez à consulter le [guide des Schedulers](../../using-diffusers/schedulers) pour apprendre à explorer le compromis entre la vitesse et la qualité du scheduler, et à consulter la section [réutilisation des composants entre les pipelines](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) pour apprendre à charger efficacement les mêmes composants dans plusieurs pipelines. ## Inférence avec moins de 8 Go de VRAM GPU Exécutez le [PixArtAlphaPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/pixart#diffusers.PixArtAlphaPipeline) avec moins de 8 Go de VRAM GPU en chargeant l'encodeur de texte en précision 8 bits. Passons en revue un exemple complet. Installez d'abord la bibliothèque [bitsandbytes](https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes) : ```bash pip install -U bitsandbytes ``` Chargez ensuite l'encodeur de texte en 8 bits : ```python from transformers import T5EncoderModel from diffusers import PixArtAlphaPipeline import torch text_encoder = T5EncoderModel.from_pretrained( "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS", subfolder="text_encoder", load_in_8bit=True, device_map="auto", ) pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained( "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS", text_encoder=text_encoder, transformer=None, device_map="auto" ) ``` Maintenant, utilisez `pipe` pour encoder un prompt : ```python with torch.no_grad(): prompt = "cute cat" prompt_embeds, prompt_attention_mask, negative_embeds, negative_prompt_attention_mask = pipe.encode_prompt(prompt) ``` Les embeddings de texte ayant été calculés, supprimez `text_encoder` et `pipe` de la mémoire et libérez de la VRAM GPU : ```python import gc def flush(): gc.collect() torch.cuda.empty_cache() del text_encoder del pipe flush() ``` Puis calculez les latents en utilisant les embeddings du prompt comme entrées : ```python pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained( "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS", text_encoder=None, dtype=torch.float16, ).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" latents = pipe( negative_prompt=None, prompt_embeds=prompt_embeds, negative_prompt_embeds=negative_embeds, prompt_attention_mask=prompt_attention_mask, negative_prompt_attention_mask=negative_prompt_attention_mask, num_images_per_prompt=1, output_type="latent", ).images del pipe.transformer flush() ``` > [!TIP] > Remarquez qu'à l'initialisation de `pipe`, vous définissez `text_encoder` sur `None` afin qu'il ne soit pas chargé. Une fois les latents calculés, passez-les au VAE pour les décoder en une image réelle : ```python with torch.no_grad(): image = pipe.vae.decode(latents / pipe.vae.config.scaling_factor, return_dict=False)[0] image = pipe.image_processor.postprocess(image, output_type="pil")[0] image.save("cat.png") ``` En supprimant les composants que vous n'utilisez pas et en vidant la VRAM du GPU, vous devriez pouvoir exécuter [PixArtAlphaPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/pixart#diffusers.PixArtAlphaPipeline) avec moins de 8 Go de VRAM GPU. ![](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/pixart/8bits_cat.png) Si vous souhaitez un rapport de votre utilisation de la mémoire, exécutez ce [script](https://gist.github.com/sayakpaul/3ae0f847001d342af27018a96f467e4e). > [!WARNING] > Les embeddings de texte calculés en 8 bits peuvent affecter la qualité des images générées en raison de la perte d'information dans l'espace de représentation causée par la précision réduite. Il est recommandé de comparer les sorties avec et sans 8 bits. Lors du chargement du `text_encoder`, vous avez défini `load_in_8bit` sur `True`. Vous pouvez également spécifier `load_in_4bit` pour réduire encore davantage vos besoins en mémoire, à moins de 7 Go. ## PixArtAlphaPipeline[[diffusers.PixArtAlphaPipeline]] #### diffusers.PixArtAlphaPipeline[[diffusers.PixArtAlphaPipeline]] ```python diffusers.PixArtAlphaPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, vae: AutoencoderKL, transformer: PixArtTransformer2DModel, scheduler: DPMSolverMultistepScheduler) ``` [Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L241) **Paramètres :** vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Modèle de Variational Auto-Encoder (VAE) pour encoder et décoder des images vers et depuis des représentations latentes. text_encoder (`T5EncoderModel`) : encodeur de texte figé. PixArt-Alpha utilise [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), plus précisément la variante [t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-alpha/tree/main/t5-v1_1-xxl). tokenizer (`T5Tokenizer`) : Tokenizer de la classe [T5Tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer). transformer ([PixArtTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/models/pixart_transformer2d#diffusers.PixArtTransformer2DModel)) : Un `PixArtTransformer2DModel` conditionné par le texte pour débruyer les latents d'image encodés. Initialement publié sous le nom [`Transformer2DModel`](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS/blob/main/transformer/config.json#L2) dans la configuration, mais cette incohérence peut être ignorée. scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Un scheduler à utiliser en combinaison avec `transformer` pour débruyer les latents d'image encodés. Pipeline pour la génération d'images à partir de texte utilisant PixArt-Alpha. Ce modèle hérite de [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous les pipelines (téléchargement ou sauvegarde, exécution sur un appareil particulier, etc.). #### __appel__[[diffusers.PixArtAlphaPipeline.__call__]] ```python __call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str = '', num_inference_steps: int = 20, timesteps: list[int] = None, sigmas: list[float] = None, guidance_scale: float = 4.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, height: int | None = None, width: int | None = None, eta: float = 0.0, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = None, callback_steps: int = 1, clean_caption: bool = True, use_resolution_binning: bool = True, max_sequence_length: int = 120, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L686) **Paramètres :** prompt (`str` ou `list[str]`, *facultatif*) : Le prompt ou les prompts pour guider la génération d’image. S’il n’est pas défini, il faut passer `prompt_embeds` à la place. negative_prompt (`str` ou `list[str]`, *facultatif*) : Le prompt ou les prompts à ne pas utiliser pour guider la génération d’image. S’il n’est pas défini, il faut passer `negative_prompt_embeds` à la place. Ignoré lorsque le guidage n’est pas utilisé (c’est-à-dire ignoré si `guidance_scale` est inférieur à `1`). num_inference_steps (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 100) : Le nombre d'étapes de débruitage. Un plus grand nombre d'étapes de débruitage conduit généralement à une image de meilleure qualité, au prix d'une inférence plus lente. timesteps (`list[int]`, *facultatif*) : Étapes de temps personnalisées à utiliser pour le processus de débruitage avec les planificateurs qui prennent en charge un argument `timesteps` dans leur méthode `set_timesteps`. S'il n'est pas défini, le comportement par défaut lorsque `num_inference_steps` est passé sera utilisé. Doit être dans l'ordre décroissant. sigmas (`list[float]`, *facultatif*) : Sigmas personnalisés à utiliser pour le processus de débruitage avec les planificateurs qui prennent en charge un argument `sigmas` dans leur méthode `set_timesteps`. S'ils ne sont pas définis, le comportement par défaut lorsque `num_inference_steps` est passé sera utilisé. guidance_scale (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 4,5) : Échelle de guidage telle que définie dans [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` est défini comme `w` de l'équation 2. de [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). L'échelle de guidage est activée en définissant `guidance_scale > 1`. Une échelle de guidage plus élevée encourage la génération d'images étroitement liées au `prompt` texte, généralement au détriment de la qualité de l'image. num_images_per_prompt (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 1) : Le nombre d'images à générer par invite. height (`int`, *facultatif*, par défaut self.unet.config.sample_size) : La hauteur en pixels de l'image générée. width (`int`, *facultatif*, par défaut self.unet.config.sample_size) : La largeur en pixels de l'image générée. eta (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 0.0) : Correspond au paramètre eta (η) du papier DDIM : https://huggingface.co/papers/2010.02502. S'applique uniquement à [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), sera ignoré pour les autres. generator (`torch.Generator` ou `list[torch.Generator]`, *facultatif*) : Un ou une liste de [générateurs torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) pour rendre la génération déterministe. latents (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Latents bruités pré-générés, échantillonnés à partir d'une distribution gaussienne, à utiliser comme entrées pour la génération d'images. Peut être utilisé pour ajuster la même génération avec des prompts différents. S'il n'est pas fourni, un tenseur de latents sera généré par échantillonnage à l'aide du `generator` aléatoire fourni. prompt_embeds (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Incrustations de texte pré-générées. Peut être utilisé pour ajuster facilement les entrées de texte, *par ex.* pondération des prompts. Si non fourni, les incrustations de texte seront générées à partir de l'argument d'entrée `prompt`. prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Masque d'attention pré-généré pour les embeddings de texte. negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Incrustations de texte négatif pré-générées. Pour PixArt-Alpha, ce prompt négatif doit être "". S'il n'est pas fourni, negative_prompt_embeds sera généré à partir de l'argument d'entrée `negative_prompt`. negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Masque d'attention pré-généré pour les embeddings de texte négatif. output_type (`str`, *facultatif*, par défaut `"pil"`) : Le format de sortie de l'image générée. Choisissez entre [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/) : `PIL.Image.Image` ou `np.array`. return_dict (`bool`, *facultatif*, par défaut `True`) : Indique s'il faut retourner un `~pipelines.stable_diffusion.IFPipelineOutput` plutôt qu'un simple tuple. callback (`Callable`, *facultatif*) : une fonction qui sera appelée toutes les `callback_steps` étapes pendant l'inférence. La fonction sera appelée avec les arguments suivants : `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`. callback_steps (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 1) : La fréquence à laquelle la fonction `callback` sera appelée. Si non spécifié, le callback sera appelé à chaque étape. clean_caption (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut nettoyer la légende avant de créer les embeddings. Nécessite l'installation de `beautifulsoup4` et `ftfy`. Si les dépendances ne sont pas installées, les embeddings seront créés à partir du prompt brut. use_resolution_binning (`bool` par défaut `True`) : Si défini sur `True`, la hauteur et la largeur demandées sont d’abord mappées sur les résolutions les plus proches à l’aide de `ASPECT_RATIO_1024_BIN`. Après le décodage des latents produits en images, celles-ci sont redimensionnées pour revenir à la résolution demandée. Utile pour générer des images non carrées. max_sequence_length (`int` par défaut 120) : Longueur maximale de la séquence à utiliser avec le `prompt`. **Retourne :** [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) ou `tuple` Si `return_dict` est `True`, [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) est retourné, sinon un `tuple` est retourné dont le premier élément est une liste contenant les images générées Fonction appelée lors de l'appel du pipeline pour la génération. Exemples : ```py >>> import torch >>> from diffusers import PixArtAlphaPipeline >>> # You can replace the checkpoint id with "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-512x512" too. >>> pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained("PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS", torch_dtype=torch.float16) >>> # Enable memory optimizations. >>> pipe.enable_model_cpu_offload() >>> prompt = "A small cactus with a happy face in the Sahara desert." >>> image = pipe(prompt).images[0] ``` #### encode_prompt[[diffusers.PixArtAlphaPipeline.encode_prompt]] ```python encode_prompt(prompt: str | list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str = '', num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, clean_caption: bool = False, max_sequence_length: int = 120, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L303) **Paramètres :** prompt (`str` ou `list[str]`, *facultatif*) : invite à encoder negative_prompt (`str` ou `list[str]`, *facultatif*) : Le prompt à ne pas utiliser pour guider la génération d’image. S’il n’est pas défini, il faut passer `negative_prompt_embeds` à la place. Ignoré lorsque la guidance n’est pas utilisée (c’est-à-dire ignoré si `guidance_scale` est inférieur à `1`). Pour PixArt-Alpha, cela doit être "". do_classifier_free_guidance (`bool`, *facultatif*, par défaut `True`) : indique s'il faut utiliser le guidage sans classifieur ou non num_images_per_prompt (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 1) : nombre d'images à générer par invite device : (`torch.device`, *facultatif*) : le torch device sur lequel placer les embeddings résultants prompt_embeds (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Incrustations de texte pré-générées. Peut être utilisé pour ajuster facilement les entrées de texte, *par ex.* pondération des prompts. Si non fourni, les incrustations de texte seront générées à partir de l'argument d'entrée `prompt`. negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Embeddings de texte négatif pré-générés. Pour PixArt-Alpha, il doit s'agir des embeddings de la chaîne "". clean_caption (`bool`, par défaut `False`) : Si `True`, la fonction prétraite et nettoie la légende fournie avant l'encodage. max_sequence_length (`int`, par défaut 120) : Longueur maximale de la séquence à utiliser pour le prompt. Encode le prompt dans les états cachés de l'encodeur de texte.