请问Stable diffusion 的vae 从哪儿下载啊！

Question

我的stable diffusion 是从git 拉代码部署到本地的 我看网上视频都是整个包从模型管理下载vae的 按理说git 地址也能下载吧 可惜都没有分享完整的地址
所以 请问大家们 代码部署的 从哪里下载vae 啊～
Libli 上 傻傻分不清模型跟vae （一开始是根据后缀区分 后来发现区分不开）

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你好，我可以为你解答关于 Stable Diffusion VAE（稳定扩散变分自动编码器）的问题。

Stable Diffusion 是一个由 NVIDIA 自主开发的人工神经网络 (ANN) 模型，它基于 GAN（生成对抗网络）和 VAE（卷积神经网络）技术。

首先，你需要在 GitHub 中找到 Stable Diffusion 的源代码，并将其部署到本地环境中。这通常涉及到两个步骤：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 使用 git clone 命令将 Stable Diffusion 的仓库拉取到本地。
3. 进入 Stable Diffusion 的项目目录：

   cd stable-diffusion
   

然后，你需要编写训练代码。由于 Stable Diffusion 是一种深度学习模型，你可能需要安装 PyTorch、Keras 和 TensorFlow 等库才能进行开发。以下是简单的训练代码示例：

import torch
from stable_diffusion import StableDiffusion
import torch.nn as nn
from torchvision.transforms import ToTensor, Normalize
import numpy as np

# 创建随机输入数据
input_data = torch.randn(200, 256, 3)
input_data = input_data / 255

# 加载预训练的 GAN 模型和对应损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(stable_diffusion.parameters())
loss_function = torch.nn.MSELoss()

def train_step(input_data):
    # 将输入数据转换为 PyTorch 数组
    input_tensor = ToTensor(input_data)
    
    # 使用随机梯度下降优化器更新模型参数
    optimizer.zero_grad()
    output = stable_diffusion(input_tensor)
    loss = loss_function(output, input_tensor)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    return loss.item()

# 设置训练持续时间
num_epochs = 5
for epoch in range(num_epochs):
    print(f'Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}')
    for input_data in training_loader:
        input_tensor = ToTensor(input_data)
        loss = train_step(input_tensor)
        print('Train Loss: {:.4f}'.format(loss))

这段代码用于训练 Stable Diffusion VAE。你可以通过更改 training_loader 参数来改变数据集，以便调整模型的训练速度和效果。当代码运行完成后，VAE 应会被训练好，并生成相应的训练图像和标签。

如果你仍然遇到问题，建议检查 Stable Diffusion 的官方文档或其他相关资源，以获得更详细的指导和帮助。祝你在构建和使用 Stable Diffusion VAE 时一切顺利！