このリポジトリは、diffusersで使えるサンプラーの簡易実装をまとめたものです。
方針は以下のような感じです。
- 共通コードをまとめた親クラスの実装
- 一般的に使われない条件分岐や引数を省略
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
# replace scheduler
from ddpm import SimpleDDPMScheduler
pipe.scheduler = SimpleDDPMScheduler(v_prediction=False)
seed = 4545
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=20, generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")| サンプラー名 | argument1 | Diffusers | 結果 |
|---|---|---|---|
| ddpm.SimpleDDPMScheduler | DDPMScheduler | 同一 | |
| ddpm.SimpleDDIMScheduler | DDIMScheduler | 同一 | |
| euler.SimpleEulerDiscreteScheduler | EulerDiscreteScheduler | 同一 | |
| euler.SimpleEulerDiscreteScheduler | ancestral=True | EulerAncestralDiscreteScheduler | ほぼ同一 |
| euler.SimpleHeunDiscreteScheduler | HeunDiscreteScheduler | 同一 | |
| dpm.SimpleDPMScheduler | order=2 | KDPM2DiscreteScheduler | 同一 |
| dpm.SimpleDPMScheduler | order=2, mode="dpm-solver++", multi_step=True | DPMSolverMultistepScheduler | ほぼ同一 |