先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
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正文
也可以使用特定的pipeline
from diffusers import StableDiffusionPipeline
repo_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True)
Community pipelines是原始实现不同于DiffusionPipeline，例如StableDiffusionControlNetPipeline.
**1.1 local pipeline**
from diffusers import DiffusionPipeline
repo_id = “./stable-diffusion-v1-5” # local path
stable_diffusion = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True)
from\_pretrained()方法在检测到本地路径时不会下载。
**1.2 swap components in a pipeline**
可以使用另一个兼容的组件来自定义任何流程的默认组件。定制非常重要，因为：
1. 更改调度器对于探索生成速度和质量之间的权衡是重要的。
2. 模型的不同组件通常是独立训练的，您可以用性能更好的组件替换掉现有组件。
3. 在微调过程中，通常只有一些组件（如UNet或文本编码器）进行训练。
from diffusers import DiffusionPipeline
repo_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
stable_diffusion = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True)
stable_diffusion.scheduler.compatibles
from diffusers import DiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler, DPMSolverMultistepScheduler
repo_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(repo_id, subfolder=“scheduler”)
stable_diffusion = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, scheduler=scheduler, use_safetensors=True)
可以将PNDMScheduler更换为EulerDiscreteScheduler，在回传到DiffusionPipeline中。
**1.3 safety checker**
safety checker可以根据已知的NSFW内容检查生成的输出，
from diffusers import DiffusionPipeline
repo_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
stable_diffusion = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, safety_checker=None, use_safetensors=True)
**1.4 reuse components across pipelines**
可以在多个pipeline中可以重复使用相同的组件，以避免将权重加载到RAM中2次
from diffusers import StableDiffusionPipeline, StableDiffusionImg2ImgPipeline
model_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
stable_diffusion_txt2img = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_safetensors=True)
components = stable_diffusion_txt2img.components
可以将components传递到另一个pipeline中，无需将权重重新加载到RAM中：
stable_diffusion_img2img = StableDiffusionImg2ImgPipeline(**components)
下面的方式更加灵活：
from diffusers import StableDiffusionPipeline, StableDiffusionImg2ImgPipeline
model_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
stable_diffusion_txt2img = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_safetensors=True)
stable_diffusion_img2img = StableDiffusionImg2ImgPipeline(
vae=stable_diffusion_txt2img.vae,
text_encoder=stable_diffusion_txt2img.text_encoder,
tokenizer=stable_diffusion_txt2img.tokenizer,
unet=stable_diffusion_txt2img.unet,
scheduler=stable_diffusion_txt2img.scheduler,
safety_checker=None,
feature_extractor=None,
requires_safety_checker=False,
)
**1.5 checkpoint variants**
以torch.float16保存，节省一半的内存，但是无法训练，EMA不用于推理，用于微调模型。
**2. models**
from diffusers import UNet2DConditionModel
repo_id = “runwayml/stable-diffusion-v1-5”
model = UNet2DConditionModel.from_pretrained(repo_id, subfolder=“unet”, use_safetensors=True)
所有的权重都存储在一个safetensors中， 可以用.from\_single\_file()来加载模型。safetensors安全且加载速度快。
**2.1 load different stable diffusion formats**
.ckpt也可以用from\_single\_file()，但最好转成hf格式，可以使用diffusers官方提供的服务转：[https://huggingface.co/spaces/diffusers/sd-to-diffusers]( )
也可以使用脚本转：[https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert\_original\_stable\_diffusion\_to\_diffusers.py]( )
python …/diffusers/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path temporalnetv3.ckpt --original_config_file cldm_v15.yaml --dump_path ./ --controlnet
A1111 Lora文件，diffusers可以使用[load\_lora\_weights()]( )")加载lora模型：
from diffusers import DiffusionPipeline, UniPCMultistepScheduler
import torch
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
“andite/anything-v4.0”, torch_dtype=torch.float16, safety_checker=None
).to(“cuda”)
pipeline.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
uncomment to download the safetensor weights
#!wget https://civitai.com/api/download/models/19998 -O howls_moving_castle.safetensors
pipeline.load_lora_weights(“.”, weight_name=“howls_moving_castle.safetensors”)
prompt = “masterpiece, illustration, ultra-detailed, cityscape, san francisco, golden gate bridge, california, bay area, in the snow, beautiful detailed starry sky”
negative_prompt = “lowres, cropped, worst quality, low quality, normal quality, artifacts, signature, watermark, username, blurry, more than one bridge, bad architecture”
images = pipeline(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
width=512,
height=512,
num_inference_steps=25,
num_images_per_prompt=4,
generator=torch.manual_seed(0),
).images
from diffusers.utils import make_image_grid
make_image_grid(images, 2, 2)
**3.scheduler**
scheduler没有参数化或训练；由配置文件定义。加载scheduler不会消耗大的内存，并且相同的配置文件可以用于各种不同的scheduler，比如下面的scheduler均可与StableDiffusionPipline兼容。
Diffusion流程本质上是由扩散模型和scheduler组成的集合，它们在一定程度上彼此独立。这意味着可以替换流程的某些部分，其中最好的例子就是scheduler。扩散模型通常只定义从噪声到较少噪声样本的前向传递过程，而调度器定义了整个去噪过程，包括：
去噪步骤是多少？随机的还是确定性的？用什么算法找到去噪样本？ 调度器可以非常复杂，并且经常在去噪速度和去噪质量之间进行权衡。
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from diffusers import (
DDPMScheduler,
DDIMScheduler,
PNDMScheduler,
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