Создание этих бесплатных видеоуроков требует значительного количества времени и энергии. Вы можете поддержать мои усилия таким образом:
— Купи мне кофе: https://www.buymeacoffee.com/AleksandarHaber
— PayPal: https://www.paypal.me/AleksandarHaber
— Патреон: https://www.patreon.com/user?u32080176&fan_landingtrue
— Вы также можете нажать кнопку «Спасибо YouTube в долларах».
В этом руководстве по преобразованию текста в изображение и машинному обучению мы объясняем, как правильно установить и запустить модель преобразования текста в изображение FLUX.1-schnell в Python и Linux на локальном компьютере. Мы объясняем, как загрузить FLUX из онлайн-репозитория Hugging Face и как установить все библиотеки. Наконец, мы объясним, как написать простой код Python с помощью FLUX.1[schnell], который преобразует определяемый пользователем текст в изображения. Он работает отлично!
Flux.1 [schnell] — преобразователь выпрямленного потока, который используется для генерации изображений из текстовых описаний. Трансформатор выпрямленного потока имеет около 12 миллиардов параметров. Он выпускается под лицензией Apache 2.0, а это значит, что эту модель можно использовать в личных, научных и коммерческих целях. В этом уроке мы объясним, как правильно установить и запустить Flux 1 [schnell] в Python на локальном компьютере с Linux.
Предварительные требования к программному и аппаратному обеспечению:
— На официальной веб-странице указано, что FLUX.1[schnell] можно запускать локально. Однако в них не указаны необходимые требования к памяти графического процессора и другие характеристики, а если и были, то мы не смогли найти эти характеристики. Если вы просто вслепую запустите скрипт на официальном сайте Hugging Face, вы увидите, что скрипт не запустится, если у графического процессора нет 60 ГБ видеопамяти. Однако на самом деле вы можете запустить FLUX1.[schnell] на графических процессорах с меньшим объемом памяти, просто добавив одну строку кода. Мы протестировали FLUX1.[schnell] на NVIDIA 3090 с 24 ГБ видеопамяти, и генерация изображения занимает около 30-60 секунд. Уменьшить это время можно за счет оптимизации кода. Подробнее об этом в наших будущих видеоуроках. Подводя итог, вам понадобится относительно скромный графический процессор для запуска FLUX.1[schnell]. В разделе комментариев ниже вы можете поделиться с нами своим опытом запуска FLUX.1[schnell] на разных графических процессорах.
Пожалуйста, воспользуйтесь возможностью подключиться и поделиться этим видео со своими друзьями и семьей, если вы считаете его полезным.
No Comments