Flash Diffusion 项目教程

Flash Diffusion 项目教程

flash-diffusion Official implementation of ⚡ Flash Diffusion ⚡: Accelerating Any Conditional Diffusion Model for Few Steps Image Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flash-diffusion

1. 项目介绍

Flash Diffusion 是一个用于加速条件扩散模型在少量步骤内生成图像的官方实现。该项目通过提出一种高效、快速、多功能且兼容 LoRA 的蒸馏方法，显著减少了预训练扩散模型的生成时间。Flash Diffusion 在 COCO 2014 和 COCO 2017 数据集上达到了最先进的 FID 和 CLIP-Score 性能，同时仅需几个 GPU 小时的训练时间和比现有方法更少的可训练参数。

2. 项目快速启动

环境设置

首先，确保你已经安装了 Python 3.10 或更高版本。然后创建并激活虚拟环境：

# 使用 venv
python3.10 -m venv envs/flash_diffusion
source envs/flash_diffusion/bin/activate

# 使用 conda
conda create -n flash_diffusion python=3.10
conda activate flash_diffusion

安装所需的依赖项：

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

模型蒸馏

以下是蒸馏 SD1.5 模型的示例：

# 设置 GPU 和节点数量
export SLURM_NPROCS=1
export SLURM_NNODES=1

# 蒸馏 SD1.5 模型
python3.10 examples/train_flash_sd.py

3. 应用案例和最佳实践

文本到图像生成

Flash Diffusion 可以用于加速文本到图像的生成过程。以下是一个使用 Hugging Face 管道的示例：

import torch
from diffusers import PixArtAlphaPipeline, Transformer2DModel, LCMScheduler
from peft import PeftModel

# 加载 LoRA
transformer = Transformer2DModel.from_pretrained(
    "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
    subfolder="transformer",
    torch_dtype=torch.float16
)
transformer = PeftModel.from_pretrained(transformer, "jasperai/flash-pixart")

# 创建管道
pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained(
    "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
    transformer=transformer,
    torch_dtype=torch.float16
)

# 设置调度器
pipe.scheduler = LCMScheduler.from_pretrained(
    "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
    subfolder="scheduler",
    timestep_spacing="trailing"
)

pipe.to("cuda")

prompt = "A raccoon reading a book in a lush forest"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=4).images[0]
image.save("output.png")

图像修复

Flash Diffusion 还可以用于图像修复任务。通过调整模型配置，可以实现高效的图像修复。

超分辨率

在超分辨率任务中，Flash Diffusion 能够显著减少生成步骤，同时保持高质量的图像输出。

4. 典型生态项目

Hugging Face Diffusers

Hugging Face 的 Diffusers 库是一个广泛使用的扩散模型库，支持多种扩散模型的实现和应用。Flash Diffusion 与 Diffusers 库兼容，可以轻松集成到现有的 Diffusers 项目中。

ComfyUI

ComfyUI 是一个基于 Web 的用户界面，用于管理和可视化扩散模型的训练和推理过程。Flash Diffusion 可以与 ComfyUI 结合使用，提供更高效的模型训练和推理体验。

Stable Diffusion

Stable Diffusion 是一个流行的扩散模型，广泛应用于图像生成和修复任务。Flash Diffusion 可以加速 Stable Diffusion 的生成过程，减少计算资源的使用。

通过以上模块的介绍和示例，你可以快速上手并应用 Flash Diffusion 项目。

flash-diffusion Official implementation of ⚡ Flash Diffusion ⚡: Accelerating Any Conditional Diffusion Model for Few Steps Image Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flash-diffusion