Hugging Face Diffusers

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

import wandb

# autolog 関数をインポート
from wandb.integration.diffusers import autolog

# パイプラインを呼び出す前に autolog を呼ぶ
autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))

# 拡散パイプラインを初期化
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# プロンプト、ネガティブプロンプト、種を定義
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse", "a photograph of a dragon"]
negative_prompt = ["ugly, deformed", "ugly, deformed"]
generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(10)

# パイプラインを呼び出して画像を生成
images = pipeline(
    prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_images_per_prompt=2,
    generator=generator,
)

# 実験を終了
wandb.finish()

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLImg2ImgPipeline, StableDiffusionXLPipeline

import wandb
from wandb.integration.diffusers import autolog

# SDXL ベース パイプラインを初期化
base_pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    torch_dtype=torch.float16,
    variant="fp16",
    use_safetensors=True,
)
base_pipeline.enable_model_cpu_offload()

# SDXL リファイナー パイプラインを初期化
refiner_pipeline = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0",
    text_encoder_2=base_pipeline.text_encoder_2,
    vae=base_pipeline.vae,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    variant="fp16",
)
refiner_pipeline.enable_model_cpu_offload()

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
negative_prompt = "static,	frame,	painting,	illustration,	sd character,	low quality,	low resolution,	greyscale,	monochrome,	nose,	cropped,	lowres,	jpeg artifacts,	deformed iris,	deformed pupils,	bad eyes,	semi-realistic worst quality,	bad lips,	deformed mouth,	deformed face,	deformed fingers,	deformed toes	standing still,	posing"

# 乱数を制御することで実験を再現可能にします。
# シードは自動的に WandB にログされます。
seed = 42
generator_base = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
generator_refiner = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)

# WandB Autolog を Diffusers に呼び出します。これにより、
# プロンプト、生成された画像、パイプライン アーキテクチャー、すべての
# 関連する実験設定が Weights & Biases に自動的にログされ、
# 画像生成実験を簡単に再現、共有、分析できるようになります。
autolog(init=dict(project="sdxl"))

# ベースパイプラインを呼び出して潜在変数を生成
image = base_pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    output_type="latent",
    generator=generator_base,
).images[0]

# リファイナーパイプラインを呼び出して調整された画像を生成
image = refiner_pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    image=image[None, :],
    generator=generator_refiner,
).images[0]

# 実験を終了
wandb.finish()