невозможно импортировать имя «AutoPipelineForText2Imag» из «диффузоров»

Question

Я пытаюсь запустить модель искусственного интеллекта с обнимающим лицом, но при попытке импортировать модуль Diffuser выдает ошибку. Отсюда я беру эту модель Huggingface Text в журнал ошибок модели генерации изображений :

       cannot import name 'AutoPipelineForText2Imag' from 'diffusers

Использование кода для запуска этой модели ИИ,

      import torch
from diffusers import LCMScheduler, AutoPipelineForText2Image

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
adapter_id = "latent-consistency/lcm-lora-sdxl"

pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to("cuda")

# load and fuse lcm lora
pipe.load_lora_weights(adapter_id)
pipe.fuse_lora()

prompt = "Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with golden hair, 8k"

# disable guidance_scale by passing 0
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=4, guidance_scale=0).images[0]

Answer 1

я нашел альтернативный способ запустить эту модель в Google Colab, вот он:

      import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, LCMScheduler

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    variant="fp16",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# set scheduler
pipe.scheduler = LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# load LoRAs
pipe.load_lora_weights("latent-consistency/lcm-lora-sdxl", adapter_name="lcm")
pipe.load_lora_weights("TheLastBen/Papercut_SDXL", weight_name="papercut.safetensors", adapter_name="papercut")
prompt = "itachi crying with sharingan, 4k image, high quality"
negative_prompt = "extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, blurry, blur, bad quality, low quality, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured"

generator = torch.manual_seed(0)
image = pipe(prompt, num_inference_steps=20, guidance_scale=3, negative_prompt=negative_prompt, generator=generator).images[0]
image

Весь этот скрипт загрузит модель за вас, хотя для этого недостаточно llm colab, но он загружает почти 90 процентов веса бесплатного графического процессора Google Colab, поэтому, если вы увидите какую-либо подобную ошибку, не запутайтесь (это будет работать рядом с этой ошибкой):

      Cannot initialize model with low cpu memory usage because `accelerate` was not found in the environment. Defaulting to `low_cpu_mem_usage=False`. It is strongly recommended to install `accelerate` for faster and less memory-intense model loading. You can do so with: 
```
pip install accelerate
```
.
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-d34e644404d0> in <cell line: 15>()
     13 
     14 # Combine LoRAs
---> 15 pipe.set_adapters(["lcm", "papercut"], adapter_weights=[1.0, 0.8])

1 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/diffusers/loaders.py in set_adapters(self, adapter_names, weights)
    721         """
    722         if not USE_PEFT_BACKEND:
--> 723             raise ValueError("PEFT backend is required for `set_adapters()`.")
    724 
    725         adapter_names = [adapter_names] if isinstance(adapter_names, str) else adapter_names

ValueError: PEFT backend is required for `set_adapters()`.

вот мой блокнот Google Colab для этой модели в качестве справки.