привет, помоги установить локально эту нейросеть, тут есть какая то инструкция но я не понимаю что нужно сделать чтобы запустить эту нейронку, вот что написано у них
This is Flux.1-dev ControlNet for low resolution images developed by Jasper research team.
How to use This model can be used directly with the diffusers library
import torch from diffusers.utils import load_image from diffusers import FluxControlNetModel from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline
controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained( "jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler", torch_dtype=torch.bfloat16 ) pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained( "black-forest-labs/FLUX.1-dev", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16 ) pipe.to("cuda")
control_image = load_image( "https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/examples/input.jpg" )
w, h = control_image.size
Привет! Давай разберемся, как установить и запустить эту нейросеть локально. Для этого тебе нужно выполнить несколько шагов:
Установить необходимые библиотеки:
Убедись, что у тебя установлен Python (рекомендуется версия 3.8 или выше).
Установи библиотеку diffusers
и другие необходимые зависимости. Это можно сделать с помощью pip
:
pip install torch diffusers
Скачать и запустить модель:
Создай Python-скрипт, например, run_model.py
, и вставь в него код из инструкции. Вот полный пример кода:
import torch
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import FluxControlNetModel
from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline
# Load pipeline
controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
"jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler",
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
"black-forest-labs/FLUX.1-dev",
controlnet=controlnet,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")
# Load a control image
control_image = load_image(
"https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/examples/input.jpg"
)
w, h = control_image.size
# Upscale x4
# This can be set to any arbitrary scale factor
result = pipe(
prompt="A high resolution image",
image=control_image,
num_inference_steps=50,
guidance_scale=7.5,
height=h * 4,
width=w * 4
).images[0]
# Save the result
result.save("upscaled_image.png")
Запустить скрипт:
Убедись, что у тебя есть доступ к GPU (CUDA), так как модель использует его для ускорения вычислений.
Запусти скрипт:
python run_model.py
После выполнения этих шагов, скрипт загрузит модель и выполнит upscale изображения, сохранив результат в файл upscaled_image.png
.
Если у тебя возникнут какие-либо ошибки или вопросы, не стесняйся спрашивать!