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Tour rápido

Modelos de difusão são treinados para remover o ruído Gaussiano aleatório passo a passo para gerar uma amostra de interesse, como uma imagem ou áudio. Isso despertou um tremendo interesse em IA generativa, e você provavelmente já viu exemplos de imagens geradas por difusão na internet. 🧨 Diffusers é uma biblioteca que visa tornar os modelos de difusão amplamente acessíveis a todos.

Seja você um desenvolvedor ou um usuário, esse tour rápido irá introduzir você ao 🧨 Diffusers e ajudar você a começar a gerar rapidamente! Há três componentes principais da biblioteca para conhecer:

- O `DiffusionPipeline` é uma classe de alto nível de ponta a ponta desenhada para gerar rapidamente amostras de modelos de difusão pré-treinados para inferência.
- Modelos pré-treinados populares e módulos que podem ser usados como blocos de construção para criar sistemas de difusão.
- Vários Agendadores diferentes - algoritmos que controlam como o ruído é adicionado para treinamento, e como gerar imagens sem o ruído durante a inferência.

Esse tour rápido mostrará como usar o `DiffusionPipeline` para inferência, e então mostrará como combinar um modelo e um agendador para replicar o que está acontecendo dentro do `DiffusionPipeline`.

Esse tour rápido é uma versão simplificada da introdução 🧨 Diffusers notebook para ajudar você a começar rápido. Se você quer aprender mais sobre o objetivo do 🧨 Diffusers, filosofia de design, e detalhes adicionais sobre a API principal, veja o notebook!

Antes de começar, certifique-se de ter todas as bibliotecas necessárias instaladas:

    # uncomment to install the necessary libraries in Colab
    #!pip install --upgrade diffusers accelerate transformers

- 🤗 Accelerate acelera o carregamento do modelo para geração e treinamento.
- 🤗 Transformers é necessário para executar os modelos mais populares de difusão, como o Stable Diffusion.

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DiffusionPipeline

O `DiffusionPipeline` é a forma mais fácil de usar um sistema de difusão pré-treinado para geração. É um sistema de ponta a ponta contendo o modelo e o agendador. Você pode usar o `DiffusionPipeline` pronto para muitas tarefas. Dê uma olhada na tabela abaixo para algumas tarefas suportadas, e para uma lista completa de tarefas suportadas, veja a tabela Resumo do 🧨 Diffusers.

Tarefa | Descrição | Pipeline
--- | --- | ---
Unconditional Image Generation | gera uma imagem a partir do ruído Gaussiano | unconditional_image_generation
Text-Guided Image Generation | gera uma imagem a partir de um prompt de texto | conditional_image_generation
Text-Guided Image-to-Image Translation | adapta uma imagem guiada por um prompt de texto | img2img
Text-Guided Image-Inpainting | preenche a parte da máscara da imagem, dado a imagem, a máscara e o prompt de texto | inpaint
Text-Guided Depth-to-Image Translation | adapta as partes de uma imagem guiada por um prompt de texto enquanto preserva a estrutura por estimativa de profundidade | depth2img

Comece criando uma instância do `DiffusionPipeline` e especifique qual checkpoint do pipeline você gostaria de baixar. Você pode usar o `DiffusionPipeline` para qualquer checkpoint armazenado no Hugging Face Hub. Nesse quicktour, você carregará o checkpoint `stable-diffusion-v1-5` para geração de texto para imagem.

Para os modelos de Stable Diffusion, por favor leia cuidadosamente a licença primeiro antes de rodar o modelo. 🧨 Diffusers implementa uma verificação de segurança: `safety_checker` para prevenir conteúdo ofensivo ou nocivo, mas as capacidades de geração de imagem aprimorada do modelo podem ainda produzir conteúdo potencialmente nocivo.

Para carregar o modelo com o método `from_pretrained()`:

    >>> from diffusers import DiffusionPipeline

    >>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)

O `DiffusionPipeline` baixa e armazena em cache todos os componentes de modelagem, tokenização, e agendamento. Você verá que o pipeline do Stable Diffusion é composto pelo `UNet2DConditionModel` e `PNDMScheduler` entre outras coisas:

    >>> pipeline
    StableDiffusionPipeline {
      "_class_name": "StableDiffusionPipeline",
      "_diffusers_version": "0.13.1",
      ...,
      "scheduler": [
        "diffusers",
        "PNDMScheduler"
      ],
      ...,
      "unet": [
        "diffusers",
        "UNet2DConditionModel"
      ],
      "vae": [
        "diffusers",
        "AutoencoderKL"
      ]
    }

Nós fortemente recomendamos rodar o pipeline em uma placa de vídeo, pois o modelo consiste em aproximadamente 1.4 bilhões de parâmetros. Você pode mover o objeto gerador para uma placa de vídeo, assim como você faria no PyTorch:

    >>> pipeline.to("cuda")

Agora você pode passar o prompt de texto para o `pipeline` para gerar uma imagem, e então acessar a imagem sem ruído. Por padrão, a saída da imagem é embrulhada em um objeto `PIL.Image`.

    >>> image = pipeline("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
    >>> image

Salve a imagem chamando o `save`:

    >>> image.save("image_of_squirrel_painting.png")

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Pipeline local

Você também pode utilizar o pipeline localmente. A única diferença é que você precisa baixar os pesos primeiro:

    !git lfs install
    !git clone https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5

Assim carregue os pesos salvos no pipeline:

    >>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)

Agora você pode rodar o pipeline como você faria na seção acima.

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Troca dos agendadores

Agendadores diferentes tem diferentes velocidades de retirar o ruído e compensações de qualidade. A melhor forma de descobrir qual funciona melhor para você é testar eles! Uma das principais características do 🧨 Diffusers é permitir que você troque facilmente entre agendadores. Por exemplo, para substituir o `PNDMScheduler` padrão com o `EulerDiscreteScheduler`, carregue ele com o método `from_config()`:

    >>> from diffusers import EulerDiscreteScheduler

    >>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)
    >>> pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

Tente gerar uma imagem com o novo agendador e veja se você nota alguma diferença!

Na próxima seção, você irá dar uma olhada mais de perto nos componentes - o modelo e o agendador - que compõe o `DiffusionPipeline` e aprender como usar esses componentes para gerar uma imagem de um gato.

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Modelos

A maioria dos modelos recebe uma amostra de ruído, e em cada timestep ele prevê o noise residual (outros modelos aprendem a prever a amostra anterior diretamente ou a velocidade ou `v-prediction`), a diferença entre uma imagem menos com ruído e a imagem de entrada. Você pode misturar e combinar modelos para criar outros sistemas de difusão.

Modelos são inicializados com o método `from_pretrained()` que também armazena em cache localmente os pesos do modelo para que seja mais rápido na próxima vez que você carregar o modelo. Para o tour rápido, você irá carregar o `UNet2DModel`, um modelo básico de geração de imagem incondicional com um checkpoint treinado em imagens de gato:

    >>> from diffusers import UNet2DModel

    >>> repo_id = "google/ddpm-cat-256"
    >>> model = UNet2DModel.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True)

Para acessar os parâmetros do modelo, chame `model.config`:

    >>> model.config

A configuração do modelo é um dicionário 🧊 congelado 🧊, o que significa que esses parâmetros não podem ser mudados depois que o modelo é criado. Isso é intencional e garante que os parâmetros usados para definir a arquitetura do modelo no início permaneçam os mesmos, enquanto outros parâmetros ainda podem ser ajustados durante a geração.

Um dos parâmetros mais importantes são:

- `sample_size`: a dimensão da altura e largura da amostra de entrada.
- `in_channels`: o número de canais de entrada da amostra de entrada.
- `down_block_types` e `up_block_types`: o tipo de blocos de downsampling e upsampling usados para criar a arquitetura UNet.
- `block_out_channels`: o número de canais de saída dos blocos de downsampling; também utilizado como uma order reversa do número de canais de entrada dos blocos de upsampling.
- `layers_per_block`: o número de blocks ResNet presentes em cada block UNet.

Para usar o modelo para geração, crie a forma da imagem com ruído Gaussiano aleatório. Deve ter um eixo `batch` porque o modelo pode receber múltiplos ruídos aleatórios, um eixo `channel` correspondente ao número de canais de entrada, e um eixo `sample_size` para a altura e largura da imagem:

    >>> import torch

    >>> torch.manual_seed(0)

    >>> noisy_sample = torch.randn(1, model.config.in_channels, model.config.sample_size, model.config.sample_size)
    >>> noisy_sample.shape
    torch.Size([1, 3, 256, 256])

Para geração, passe a imagem com ruído para o modelo e um `timestep`. O `timestep` indica o quão ruidosa a imagem de entrada é, com mais ruído no início e menos no final. Isso ajuda o modelo a determinar sua posição no processo de difusão, se está mais perto do início ou do final. Use o método `sample` para obter a saída do modelo:

    >>> with torch.no_grad():
    ...     noisy_residual = model(sample=noisy_sample, timestep=2).sample

Para geração de exemplos reais, você precisará de um agendador para guiar o processo de retirada do ruído. Na próxima seção, você irá aprender como acoplar um modelo com um agendador.

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Agendadores

Agendadores gerenciam a retirada do ruído de uma amostra ruidosa para uma amostra menos ruidosa dado a saída do modelo - nesse caso, é o `noisy_residual`.

🧨 Diffusers é uma caixa de ferramentas para construir sistemas de difusão. Enquanto o `DiffusionPipeline` é uma forma conveniente de começar com um sistema de difusão pré-construído, você também pode escolher seus próprios modelos e agendadores separadamente para construir um sistema de difusão personalizado.

Para o tour rápido, você irá instanciar o `DDPMScheduler` com o método `from_config()`:

    >>> from diffusers import DDPMScheduler

    >>> scheduler = DDPMScheduler.from_config(repo_id)
    >>> scheduler
    DDPMScheduler {
      "_class_name": "DDPMScheduler",
      "_diffusers_version": "0.13.1",
      "beta_end": 0.02,
      "beta_schedule": "linear",
      "beta_start": 0.0001,
      "clip_sample": true,
      "clip_sample_range": 1.0,
      "num_train_timesteps": 1000,
      "prediction_type": "epsilon",
      "trained_betas": null,
      "variance_type": "fixed_small"
    }

💡 Perceba como o agendador é instanciado de uma configuração. Diferentemente de um modelo, um agendador não tem pesos treináveis e é livre de parâmetros!

Um dos parâmetros mais importante são:

- `num_train_timesteps`: o tamanho do processo de retirar ruído ou em outras palavras, o número de timesteps necessários para o processo de ruídos Gausianos aleatórios dentro de uma amostra de dados.
- `beta_schedule`: o tipo de agendados de ruído para o uso de geração e treinamento.
- `beta_start` e `beta_end`: para começar e terminar os valores de ruído para o agendador de ruído.

Para predizer uma imagem com um pouco menos de ruído, passe o seguinte para o método do agendador `step()`: saída do modelo, `timestep`, e a atual `amostra`.

    >>> less_noisy_sample = scheduler.step(model_output=noisy_residual, timestep=2, sample=noisy_sample).prev_sample
    >>> less_noisy_sample.shape

O `less_noisy_sample` pode ser passado para o próximo `timestep` onde ele ficará ainda com menos ruído! Vamos juntar tudo agora e visualizar o processo inteiro de retirada de ruído.

Comece, criando a função que faça o pós-processamento e mostre a imagem sem ruído como uma `PIL.Image`:

    >>> import PIL.Image
    >>> import numpy as np

    >>> def display_sample(sample, i):
    ...     image_processed = sample.cpu().permute(0, 2, 3, 1)
    ...     image_processed = (image_processed + 1.0) * 127.5
    ...     image_processed = image_processed.numpy().astype(np.uint8)

    ...     image_pil = PIL.Image.fromarray(image_processed[0])
    ...     display(f"Image at step {i}")
    ...     display(image_pil)

Para acelerar o processo de retirada de ruído, mova a entrada e o modelo para uma GPU:

    >>> model.to("cuda")
    >>> noisy_sample = noisy_sample.to("cuda")

Agora, crie um loop de retirada de ruído que prediz o residual da amostra menos ruidosa, e computa a amostra menos ruidosa com o agendador:

    >>> import tqdm

    >>> sample = noisy_sample

    >>> for i, t in enumerate(tqdm.tqdm(scheduler.timesteps)):
    ...     # 1. predict noise residual
    ...     with torch.no_grad():
    ...         residual = model(sample, t).sample

    ...     # 2. compute less noisy image and set x_t -> x_t-1
    ...     sample = scheduler.step(residual, t, sample).prev_sample

    ...     # 3. optionally look at image
    ...     if (i + 1) % 50 == 0:
    ...         display_sample(sample, i + 1)

Sente-se e assista o gato ser gerado do nada além de ruído! 😻

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Próximos passos

Esperamos que você tenha gerado algumas imagens legais com o 🧨 Diffusers neste tour rápido! Para suas próximas etapas, você pode

- Treine ou faça a configuração fina de um modelo para gerar suas próprias imagens no tutorial de treinamento.
- Veja exemplos oficiais e da comunidade de scripts de treinamento ou configuração fina para os mais variados casos de uso.
- Aprenda sobre como carregar, acessar, mudar e comparar agendadores no guia Usando diferentes agendadores.
- Explore engenharia de prompt, otimizações de velocidade e memória, e dicas e truques para gerar imagens de maior qualidade com o guia Stable Diffusion.
- Se aprofunde em acelerar 🧨 Diffusers com guias sobre PyTorch otimizado em uma GPU, e guias de inferência para rodar Stable Diffusion em Apple Silicon (M1/M2) e ONNX Runtime.

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