单个文件

该 from_single_file() 方法允许您加载

存储在单个文件中的模型，如果您使用扩散生态系统中的模型（如 Automatic1111）并且通常依靠单个文件布局来存储和共享模型，这将非常有用
存储在原始分布布局中的模型，如果您使用其他服务微调的模型，并且希望将其直接加载到 Diffusers 模型对象和管道中，这将非常有用

阅读模型文件和布局指南，以了解有关 Diffusers 多文件夹布局与单个文件布局的更多信息，以及如何加载存储在这些不同布局中的模型。

支持的管道

支持的模型

FromSingleFileMixin

class diffusers.loaders.FromSingleFileMixin

< source >

( )

将以 .ckpt 格式保存的模型权重加载到 DiffusionPipeline 中。

from_single_file

< source >

( pretrained_model_link_or_path **kwargs )

参数

pretrained_model_link_or_path (str 或 os.PathLike, 可选) — 可以是以下两种情况之一：
- Hub 上 .ckpt 文件的链接（例如 "https://huggingface.co/<repo_id>/blob/main/<path_to_file>.ckpt"）。
- 包含所有管道权重的文件的路径。
torch_dtype (str 或 torch.dtype, 可选) — 覆盖默认的 torch.dtype，并使用其他 dtype 加载模型。
force_download (bool, 可选，默认值为 False) — 是否强制（重新）下载模型权重和配置文件，即使缓存版本存在也会覆盖。
cache_dir (Union[str, os.PathLike], 可选) — 如果未使用标准缓存，则为下载的预训练模型配置缓存所在的目录的路径。
proxies (Dict[str, str], 可选) — 按协议或端点使用的代理服务器字典，例如 {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}。代理用于每个请求。
local_files_only (bool, 可选，默认值为 False) — 是否仅加载本地模型权重和配置文件。如果设置为 True，则模型不会从 Hub 下载。
token (str 或 bool, 可选) — 用作远程文件 HTTP 载体授权的令牌。如果为 True，则使用从 diffusers-cli login 生成的令牌（存储在 ~/.huggingface 中）。
revision (str, 可选，默认值为 "main") — 要使用的特定模型版本。它可以是分支名称、标签名称、提交 ID 或 Git 允许的任何标识符。
original_config_file (str, 可选) — 用于训练模型的原始配置文件的路径。如果未提供，则会从检查点文件推断出配置文件。
config (str, 可选) — 可以是以下两种情况之一：
- 字符串，即托管在 Hub 上的预训练管道的仓库 ID（例如 CompVis/ldm-text2im-large-256）。
- 包含 Diffusers 格式的管道组件配置的目录的路径（例如 ./my_pipeline_directory/）。

.ckpt 或 .safetensors 格式保存的预训练管道权重中实例化一个 DiffusionPipeline。默认情况下，管道设置为评估模式 (model.eval())。

示例

>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline

>>> # Download pipeline from huggingface.co and cache.
>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
...     "https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/blob/main/Models/AbyssOrangeMix/AbyssOrangeMix.safetensors"
... )

>>> # Download pipeline from local file
>>> # file is downloaded under ./v1-5-pruned-emaonly.ckpt
>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file("./v1-5-pruned-emaonly.ckpt")

>>> # Enable float16 and move to GPU
>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
...     "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt",
...     torch_dtype=torch.float16,
... )
>>> pipeline.to("cuda")

FromOriginalModelMixin

class diffusers.loaders.FromOriginalModelMixin

< 源代码 >

( )

将以 .ckpt 或 .safetensors 格式保存的预训练权重加载到模型中。

from_single_file

< 源代码 >

( pretrained_model_link_or_path_or_dict: Optional = None **kwargs )

参数

pretrained_model_link_or_path_or_dict (str, 可选) — 可以是以下之一：
- Hub 上 .safetensors 或 .ckpt 文件的链接 (例如 "https://huggingface.co/<repo_id>/blob/main/<path_to_file>.safetensors")。
- 包含组件模型权重的本地文件的路径。
- 包含组件模型权重的状态字典。
config (str, 可选) —
- 一个字符串，表示托管在 Hub 上的预训练管道的仓库 ID (例如 CompVis/ldm-text2im-large-256)。
- 一个目录的路径 (例如 ./my_pipeline_directory/)，包含以 Diffusers 格式存储的管道组件配置。
subfolder (str, 可选，默认为 "") — Hub 或本地上更大模型库中模型文件的子文件夹位置。
original_config (str, 可选) — 包含模型原始格式配置的字典或 yaml 文件路径。如果提供了字典，它将用于初始化模型配置。
torch_dtype (str 或 torch.dtype, 可选) — 覆盖默认的 torch.dtype 并使用其他数据类型加载模型。如果传递 "auto"，则数据类型会根据模型的权重自动推断。
force_download (bool, 可选，默认为 False) — 是否强制 (重新) 下载模型权重和配置文件，覆盖现有的缓存版本。
代理 (Dict[str, str], 可选) — 用于按协议或端点使用代理服务器的字典，例如 {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}。这些代理在每次请求时使用。
仅加载本地文件 (bool, 可选, 默认值为 False) — 是否仅加载本地模型权重和配置文件，而不从 Hub 下载。如果设置为 True，则模型不会从 Hub 下载。
令牌 (str 或 bool, 可选) — 用作远程文件 HTTP 身份验证承载者的令牌。如果为 True，则使用从 diffusers-cli login 生成的令牌（存储在 ~/.huggingface 中）。
修订版 (str, 可选, 默认值为 "main") — 要使用的特定模型版本。它可以是分支名称、标签名称、提交 ID 或 Git 允许的任何标识符。
kwargs (剩余的关键字参数字典, 可选) — 可用于覆盖加载和可保存的变量（例如特定管道类的管道组件）。覆盖的组件将直接传递给管道的 __init__ 方法。有关更多信息，请参见下面的示例。

从保存在原始 .ckpt 或 .safetensors 格式中的预训练权重中实例化模型。默认情况下，模型处于评估模式 (model.eval())。

>>> from diffusers import StableCascadeUNet

>>> ckpt_path = "https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade/blob/main/stage_b_lite.safetensors"
>>> model = StableCascadeUNet.from_single_file(ckpt_path)

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