AIGC：Kolors: Effective Training of Diffusion Model for Photorealistic Text-to-Image Synthesis

代码：GitHub - Kwai-Kolors/Kolors: Kolors Team

论文：Kolors/imgs/Kolors_paper.pdf at master · Kwai-Kolors/Kolors · GitHub

模型：

        huaggingface: https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-diffusers

        modelscope: https://modelscope.cn/models/Kwai-Kolors/Kolors

简介：

Kolors 是由快手 Kolors 团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。它在数十亿的文本 - 图像对上进行训练，在视觉质量、复杂语义准确性以及中文字符和英文字符的文本渲染方面，与开源和专有模型相比具有显著优势。此外，Kolors 支持中文和英文输入，在理解和生成特定于中文的内容方面表现出强大的性能。

使用：

Diffusers（版本 diffusers==0.30.0.dev0）

git clone https://github.com/huggingface/diffusers
cd diffusers
python3 setup.py install

注意:

1：KolorsPipeline 默认使用EulerDiscreteScheduler 作为噪声调度器。我们推荐使用该调度器时搭配 guidance scale=5.0 及 num_inference_steps=50。
2：KolorsPipeline 同时支持 EDMDPMSolverMultistepScheduler。在使用该噪声调度器时，推荐使用参数 guidance scale=5.0及num_inference_steps=25。
3：除了文生图能力，KolorsImg2ImgPipeline 同时也支持图文生图功能。

模型：

# 国内镜像加速
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

huggingface-cli download --resume-download Kwai-Kolors/Kolors-diffusers --local-dir weights/Kolors-diffusers

代码：

import torch

from diffusers import KolorsPipeline

pipe = KolorsPipeline.from_pretrained(
    "Kwai-Kolors/Kolors-diffusers", 
    torch_dtype=torch.float16, 
    variant="fp16"
).to("cuda")

prompt = '一张瓢虫的照片，微距，变焦，高质量，电影，拿着一个牌子，写着"可图"'

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    guidance_scale=5.0,
    num_inference_steps=50,
    generator=torch.Generator(pipe.device).manual_seed(66),
).images[0]
image.show()

其他：

1：HuggingFace CLI 安装与使用

参考：HuggingFace CLI 命令全面指南_huggingface-cli-CSDN博客

2：HF-Mirror 安装与使用

参考：https://hf-mirror.com/