概述

🤗 Diffusers 提供了一系列训练脚本供您训练自己的diffusion模型。您可以在 diffusers/examples 找到所有训练脚本。

每个训练脚本具有以下特点:

当前提供的训练脚本包括:

训练类型 支持SDXL 支持LoRA 支持Flax
unconditional image generation Open In Colab
text-to-image 👍 👍 👍
textual inversion Open In Colab 👍
DreamBooth Open In Colab 👍 👍 👍
ControlNet 👍 👍
InstructPix2Pix 👍
Custom Diffusion
T2I-Adapters 👍
Kandinsky 2.2 👍
Wuerstchen 👍

这些示例处于积极维护状态,如果遇到问题请随时提交issue。如果您认为应该添加其他训练示例,欢迎创建功能请求与我们讨论,我们将评估其是否符合独立完整、易于调整、新手友好和单一用途的标准。

安装

请按照以下步骤在新虚拟环境中从源码安装库,确保能成功运行最新版本的示例脚本:

git clone https://github.com/huggingface/diffusers
cd diffusers
pip install .

然后进入具体训练脚本目录(例如DreamBooth),安装对应的requirements.txt文件。部分脚本针对SDXL、LoRA或Flax有特定要求文件,使用时请确保安装对应文件。

cd examples/dreambooth
pip install -r requirements.txt
# 如需用DreamBooth训练SDXL
pip install -r requirements_sdxl.txt

为加速训练并降低内存消耗,我们建议:

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