Установка и запуск нейросети Flux.1-dev ControlNet локально

Ответ дан с помощью GPT-4o от GPT4oMini.app

Вопрос:

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

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 arbi

Ответ:

Привет! Давай разберемся, как установить и запустить эту нейросеть локально. Для этого тебе нужно выполнить несколько шагов:

  1. 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
      
  2. 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")
      
  3. 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!