Instructions to use ILIAVERT/stable-diffusion-unet-notebook-Ilia with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use ILIAVERT/stable-diffusion-unet-notebook-Ilia with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("ILIAVERT/stable-diffusion-unet-notebook-Ilia", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
Stable Diffusion UNet Model
Описание
Данная модель представляет собой компонент UNet, используемый в составе модели Stable Diffusion для генерации изображений. UNet отвечает за декодирование шума и получение финального изображения из латентного пространства.
Модель была обучена с использованием библиотеки 🤗 Hugging Face Diffusers и поддерживает генерацию изображений на основе текстовых запросов.
Состав модели
- UNet: Основной компонент, отвечающий за обработку и генерацию изображения.
- VAE: Вариационный автокодировщик для кодирования/декодирования изображений.
- Tokenizer и Text Encoder: Используются для преобразования текстовых запросов в эмбеддинги.
Примеры сгенерированных изображений
Ниже приведены примеры изображений, созданных с использованием данной модели:
Использование
Для использования модели необходимо установить библиотеку diffusers и загрузить модель:
pip install diffusers
- Downloads last month
- 8
Model tree for ILIAVERT/stable-diffusion-unet-notebook-Ilia
Base model
stabilityai/stable-diffusion-3.5-large



