Diffusers 文档
Dance Diffusion
加入 Hugging Face 社区
并获得增强的文档体验
开始使用
Dance Diffusion
Dance Diffusion 由 Zach Evans 制作。
Dance Diffusion 是 Harmonai 发布的用于制作人和音乐家的生成音频工具套件中的第一个。
DanceDiffusionPipeline
类 diffusers.DanceDiffusionPipeline
< 源代码 >( unet: UNet1DModel scheduler: SchedulerMixin )
参数
- unet (UNet1DModel) — 用于对编码音频进行去噪的
UNet1DModel。 - scheduler (SchedulerMixin) — 与
unet结合使用的调度器，用于对编码音频的潜在表示进行去噪。可以是 IPNDMScheduler 之一。
用于音频生成的管道。
此模型继承自 DiffusionPipeline。有关所有管道实现的通用方法（下载、保存、在特定设备上运行等），请查看超类文档。
__call__
< 源代码 >( batch_size: int = 1 num_inference_steps: int = 100 generator: typing.Union[torch._C.Generator, typing.List[torch._C.Generator], NoneType] = None audio_length_in_s: typing.Optional[float] = None return_dict: bool = True ) → AudioPipelineOutput 或 tuple
参数
- batch_size (
int, 可选, 默认为 1) — 要生成的音频样本数量。 - num_inference_steps (
int, 可选, 默认为 50) — 去噪步数。更多的去噪步数通常会带来更高质量的音频样本，但推理速度会变慢。 - generator (
torch.Generator, 可选) — 一个torch.Generator，用于使生成过程确定。 - audio_length_in_s (
float, 可选, 默认为self.unet.config.sample_size/self.unet.config.sample_rate) — 生成音频样本的长度（秒）。 - return_dict (
bool, 可选, 默认为True) — 是否返回 AudioPipelineOutput 而不是普通的元组。
返回
AudioPipelineOutput 或 tuple
如果 return_dict 为 True，则返回 AudioPipelineOutput，否则返回一个 tuple，其中第一个元素是生成的音频列表。
用于生成的管道的调用函数。
示例
from diffusers import DiffusionPipeline
from scipy.io.wavfile import write
model_id = "harmonai/maestro-150k"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
pipe = pipe.to("cuda")
audios = pipe(audio_length_in_s=4.0).audios
# To save locally
for i, audio in enumerate(audios):
write(f"maestro_test_{i}.wav", pipe.unet.sample_rate, audio.transpose())
# To display in google colab
import IPython.display as ipd
for audio in audios:
display(ipd.Audio(audio, rate=pipe.unet.sample_rate))AudioPipelineOutput
类 diffusers.AudioPipelineOutput
< 源代码 >( audios: ndarray )
音频流水线的输出类。