UniPC 项目使用教程

UniPC 项目使用教程

UniPC [NeurIPS 2023] UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniPC

1、项目介绍

UniPC（Unified Predictor-Corrector）是一个用于快速采样扩散模型的统一预测-校正框架。该项目在 NeurIPS 2023 上发布，由 Wenliang Zhao、Lujia Bai、Yongming Rao、Jie Zhou 和 Jiwen Lu 共同开发。UniPC 是一个无需训练的框架，旨在加速扩散模型的采样过程。它由一个校正器（UniC）和一个预测器（UniP）组成，这两个组件共享统一的解析形式，并支持任意阶数。

UniPC 的设计是模型无关的，支持无条件/有条件的像素空间/潜在空间扩散模型。它还可以应用于噪声预测模型和数据预测模型。与之前的方法相比，UniPC 由于提高了准确性的阶数，收敛速度更快。在极端少步（5~10步）的情况下，UniPC 能够显著提高采样质量。

2、项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，使用以下命令安装所需的依赖包：

pip install torch diffusers accelerate transformers

快速启动代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用 UniPC 进行快速采样：

from diffusers import StableDiffusionPipeline, UniPCMultistepScheduler
import torch

# 加载预训练模型
path = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(path, torch_dtype=torch.float16)

# 切换到 UniPC 调度器
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# 将模型移动到 GPU
pipe = pipe.to("cuda")

# 设置提示词
prompt = "a highly realistic photo of green turtle"
generator = torch.manual_seed(0)

# 仅需要 15 步即可获得良好结果
image = pipe(prompt, generator=generator, num_inference_steps=15).images[0]

# 保存图像
image.save("turtle.png")

3、应用案例和最佳实践

应用案例

UniPC 可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 图像生成：使用 UniPC 加速生成高质量的图像。
• 视频生成：在视频生成任务中，UniPC 可以显著减少生成时间。
• 数据增强：在数据增强任务中，UniPC 可以快速生成多样化的训练数据。

最佳实践

• 选择合适的步数：在实际应用中，选择合适的步数（如 15 步）可以平衡生成质量和生成时间。
• 使用 GPU：为了最大化 UniPC 的性能，建议在 GPU 上运行模型。
• 调整提示词：通过调整提示词，可以生成不同风格和内容的图像。

4、典型生态项目

UniPC 可以与以下生态项目结合使用，以实现更强大的功能：

• Hugging Face Diffusers：UniPC 已经集成到 Hugging Face 的 Diffusers 库中，可以通过 UniPCMultistepScheduler 轻松使用。
• Stable Diffusion WebUI：UniPC 已经被集成到 Stable Diffusion WebUI 中，用户可以通过 Web 界面轻松使用 UniPC 进行图像生成。
• ScoreSDE：UniPC 可以与 ScoreSDE 结合使用，以加速扩散模型的采样过程。

通过这些生态项目的支持，UniPC 可以在更多的应用场景中发挥其快速采样的优势。

UniPC [NeurIPS 2023] UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniPC