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如何使用 annotated_deep_learning_paper_implementations 的 Stable Diffusion 脚本完成文本到图像生成

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如果你已经拿到annotated_deep_learning_paper_implementations仓库，想用它内置的 Stable Diffusion 实现把一段文本提示（prompt）渲染成图片，可以直接使用 text_to_image.py 这个脚本。该脚本基于仓库中的 Latent Diffusion 实现：加载预训练权重，用 CLIP 文本嵌入对扩散过程做条件引导，在潜空间采样后通过 autoencoder 解码出图像，并把结果保存为本地图片文件。整个实现不含训练代码，只跑推理流程；脚本会自动检测 CUDA，有 GPU 时用cuda:0，否则回退到cpu。

安装依赖并安装仓库代码

requirements.txt 声明了依赖版本下限，包括torch>=1.10、torchvision>=0.11、labml>=0.4.147、labml-helpers>=0.4.84、numpy>=1.19、Pillow>=6.2.1等。

在仓库根目录执行（对应 Makefile 中的install目标）：

pip install -e .

安装后labml_nn包可被导入，脚本中的from labml import lab、from labml_nn.diffusion.stable_diffusion...等导入才能解析。

准备模型权重

脚本把检查点路径写死在main()中：

txt2img = Txt2Img(checkpoint_path=lab.get_data_path() / 'stable-diffusion' / 'sd-v1-4.ckpt', sampler_name=opt.sampler_name, n_steps=opt.steps)

也就是说，权重文件必须放在lab.get_data_path()返回的目录下、子目录stable-diffusion/中，且文件名为sd-v1-4.ckpt；命令行没有参数可以改这个路径。lab.get_data_path()来自labml包（requirements 中要求labml>=0.4.147），其具体落点由该包决定，运行前需要确认stable-diffusion/sd-v1-4.ckpt已经就位于此，否则脚本无法完成加载。

关于权重来源，Stable Diffusion 文档首页 说明：该实现基于官方 stable diffusion 仓库（CompVis/stable-diffusion），模型结构与官方保持一致，因此开源权重可以直接加载。项目文档没有给出权重文件的下载地址，需要读者自行获取与结构匹配的开源权重文件。

运行文本到图像脚本

从仓库根目录执行模块：

python -m labml_nn.diffusion.stable_diffusion.scripts.text_to_image --prompt "a painting of a virus monster playing guitar"

--prompt后面的文本就是要渲染的提示词，上面的示例词正是脚本的默认值。脚本main()开头会调用set_seed(42)（见 util.py 中的set_seed，它同时固定random、numpy和torch的随机种子），所以同一台机器上重复运行同一命令，随机起点是确定的。

执行过程中，load_model 会按顺序打印这些阶段：Initialize autoencoder、Initialize CLIP Embedder、Initialize U-Net、Initialize Latent Diffusion model、Loading model from {path}、Load state，随后进入Generate阶段做采样与解码。看到这些阶段依次推进，说明模型已按 util.py 中定义的参数（如n_steps=1000、latent_scaling_factor=0.18215）构建并加载了状态字典。

命令行参数说明

脚本的 CLI 部分 定义了以下参数：

一个带完整参数的示例：

python -m labml_nn.diffusion.stable_diffusion.scripts.text_to_image \ --prompt "a painting of a virus monster playing guitar" \ --batch_size 4 \ --sampler ddim \ --steps 50 \ --scale 7.5

参数取值只需替换成你自己的提示词与数量，命令其余部分可直接复制执行。

查看生成结果

生成结束后，脚本会把图片写入outputs目录（main()中dest_path='outputs'写死，不能通过命令行更改）。save_images 的文件命名规则是txt_前缀加 5 位编号、jpeg格式，因此默认--batch_size 4时，outputs/下会得到：

txt_00000.jpeg txt_00001.jpeg txt_00002.jpeg txt_00003.jpeg

检查outputs/目录中是否出现与--batch_size数量一致、以txt_开头的.jpeg文件，是判断这次运行是否完成的直接依据。

可选调整与已记录的边界

• 切换采样器：--sampler ddpm使用 DDPM 采样器，默认ddim使用 DDIM 采样器。从脚本代码看，--steps只通过n_steps传给了DDIMSampler；选ddpm时DDPMSampler(self.model)不接收该参数，步数由模型初始化时的n_steps=1000决定。
• 引导尺度：--scale即文档中的无条件引导尺度 s。脚本逻辑显示，当uncond_scale == 1.0时不会计算空提示词的条件嵌入（un_cond = None），即关闭无条件引导；默认 7.5。
• flash attention：加--flash会设置CrossAttention.use_flash_attention。Stable Diffusion 文档首页提到该实现可选集成 Flash Attention，在 RTX A6000 GPU 上可带来接近 50% 的性能提升——这是文档给出的唯一性能数据，且限定了 GPU 型号。
• 图像尺寸：__call__中h、w默认 512，潜空间按 8 倍下采样（c=4、f=8），但 CLI 没有暴露尺寸参数，本脚本固定生成 512×512 图像。
• 不含训练：文档首页明确 “Our implementation does not contain training code”，本流程只做推理，不要期待在此实现里训练或微调模型。

如果outputs/目录没有出现预期的txt_*.jpeg文件，先回到“准备模型权重”一节确认stable-diffusion/sd-v1-4.ckpt是否位于lab.get_data_path()下的正确位置，这是脚本中唯一无法通过命令行绕过的前置条件。

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