Implementação de referência minúscula somente para inferência de SD3.5 e SD3 - tudo que você precisa para inferência simples usando SD3.5/SD3, excluindo os arquivos de pesos.
Contém código para os codificadores de texto (OpenAI CLIP-L/14, OpenCLIP bigG, Google T5-XXL) (esses modelos são todos públicos), o decodificador VAE (semelhante aos modelos SD anteriores, mas 16 canais e nenhuma etapa pós-quantconv), e o núcleo MM-DiT (inteiramente novo).
Observação: este repositório é uma biblioteca de referência destinada a auxiliar organizações parceiras na implementação do SD3.5/SD3. Para inferência alternativa, use Comfy.
Baixe os seguintes modelos do HuggingFace no diretório models
:
Este código também funciona para Stability AI SD3 Medium.
# Note: on windows use "python" not "python3"
python3 -s -m venv .sd3.5
source .sd3.5/bin/activate
# or on windows: venv/scripts/activate
python3 -s -m pip install -r requirements.txt
# Generate a cat using SD3.5 Large model (at models/sd3.5_large.safetensors) with its default settings
python3 sd3_infer.py --prompt " cute wallpaper art of a cat "
# Or use a text file with a list of prompts, using SD3.5 Large
python3 sd3_infer.py --prompt path/to/my_prompts.txt --model models/sd3.5_large.safetensors
# Generate from prompt file using SD3.5 Large Turbo with its default settings
python3 sd3_infer.py --prompt path/to/my_prompts.txt --model models/sd3.5_large_turbo.safetensors
# Generate from prompt file using SD3.5 Medium with its default settings, at 2k resolution
python3 sd3_infer.py --prompt path/to/my_prompts.txt --model models/sd3.5_medium.safetensors --width 1920 --height 1080
# Generate from prompt file using SD3 Medium with its default settings
python3 sd3_infer.py --prompt path/to/my_prompts.txt --model models/sd3_medium.safetensors
As imagens serão enviadas para outputs/
por padrão. Para adicionar um postfix ao diretório de saída, adicione --postfix
. Por exemplo,
python3 sd3_infer.py --prompt path/to/my_prompts.txt --postfix " steps100 " --steps 100
Para alterar a resolução da imagem gerada, adicione --width
.
Opcionalmente, use Skip Layer Guidance para potencialmente melhor estrutura e coerência anatômica do SD3.5-Medium.
python3 sd3_infer.py --prompt path/to/my_prompts.txt --model models/sd3.5_medium.safetensors --skip_layer_cfg True
sd3_infer.py
- ponto de entrada, revise isto para uso básico do modelo de difusãosd3_impls.py
- contém o wrapper em torno do MMDiTX e do VAEother_impls.py
- contém os modelos CLIP, o modelo T5 e alguns utilitáriosmmditx.py
- contém o núcleo do próprio MMDiT-Xmodels
com os seguintes arquivos (baixar separadamente):clip_l.safetensors
(OpenAI CLIP-L, igual a SDXL/SD3, pode obter uma cópia pública)clip_g.safetensors
(openclip bigG, igual a SDXL/SD3, pode obter uma cópia pública)t5xxl.safetensors
(google T5-v1.1-XXL, pode obter uma cópia pública)sd3.5_large.safetensors
ou sd3.5_large_turbo.safetensors
ou sd3.5_medium.safetensors
(ou sd3_medium.safetensors
)O código incluído aqui se origina de:
Verifique o arquivo LICENSE-CODE.
Alguns códigos em other_impls
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