ResAdapter安装与配置指南

ResAdapter安装与配置指南

res-adapter [AAAI 2025] Official codes of "ResAdapter: Domain Consistent Resolution Adapter for Diffusion Models". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/res-adapter

1. 项目基础介绍

ResAdapter 是一个为扩散模型设计的即插即用的分辨率适配器。它能够让任何扩散模型生成无分辨率限制的图像，而无需额外训练、推理或风格迁移。该项目由ByteDance Inc.开发，旨在提升图像生成模型的灵活性。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 扩散模型（Diffusion Models）：一种生成模型，能够生成高质量、高分辨率的图像。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）：一种轻量级的适应技术，用于微调大型模型。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
• Huggingface Hub：用于分享和发现机器学习模型的平台。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.8 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• CUDA（如果使用GPU加速）

详细安装步骤

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/bytedance/res-adapter.git
   cd res-adapter
   

2. 安装项目所需的Python库：

   pip install diffusers transformers accelerate safetensors huggingface_hub
   

3. 根据您的需要下载相应的ResAdapter模型。例如，下载resadapter_v1_sdxl模型：

   # 下载LoRA权重
   hf_hub_download('jiaxiangc/res-adapter', 'resadapter_v1_sdxl/pytorch_lora_weights.safetensors', subfolder='resadapter_v1_sdxl')
   # 下载扩散模型权重
   hf_hub_download('jiaxiangc/res-adapter', 'resadapter_v1_sdxl/diffusion_pytorch_model.safetensors', subfolder='resadapter_v1_sdxl')
   

4. 运行示例代码以验证安装是否成功。以下是一个简单的示例，展示如何使用ResAdapter：

   import torch
   from torch.utils import save_image
   from safetensors.torch import load_file
   from huggingface_hub import hf_hub_download
   from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DPMSolverMultistepScheduler
   
   generator = torch.manual_seed(0)
   prompt = "portrait photo of muscular bearded guy in a worn mech suit, light bokeh, intricate, steel metal, elegant, sharp focus, soft lighting, vibrant colors"
   width, height = 640, 384
   
   # 加载基准模型
   model_name = "lykon-models/dreamshaper-xl-1-0"
   pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16").to("cuda")
   pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, use_karras_sigmas=True, algorithm_type="sde-dpmsolver++")
   
   # 推理基准模型
   image = pipe(prompt, width=width, height=height, num_inference_steps=25, num_images_per_prompt=4, output_type="pt").images
   save_image(image, "image_baseline.png", normalize=True, padding=0)
   
   # 加载ResAdapter到基准模型
   resadapter_model_name = "resadapter_v1_sdxl"
   pipe.load_lora_weights(hf_hub_download('jiaxiangc/res-adapter', 'resadapter_v1_sdxl/pytorch_lora_weights.safetensors', subfolder=resadapter_model_name), adapter_name="res_adapter")
   pipe.set_adapters(["res_adapter"], adapter_weights=[1.0])
   pipe.unet.load_state_dict(load_file(hf_hub_download('jiaxiangc/res-adapter', 'resadapter_v1_sdxl/diffusion_pytorch_model.safetensors', subfolder=resadapter_model_name)), strict=False)
   
   # 推理ResAdapter模型
   image = pipe(prompt, width=width, height=height, num_inference_steps=25, num_images_per_prompt=4, output_type="pt").images
   save_image(image, "image_resadapter.png", normalize=True, padding=0)
   

请确保已经正确安装了所有依赖项并且正确下载了模型权重。如果遇到任何问题，请检查CUDA版本、Python版本以及pip版本是否与项目要求相符。

res-adapter [AAAI 2025] Official codes of "ResAdapter: Domain Consistent Resolution Adapter for Diffusion Models". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/res-adapter