sd StableDiffusion库学习笔记

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DeepSpeed

realesrgan

BasicSR超分辨率，去噪，去模糊，去 JPEG 压缩噪声

segment_anything

mmengine

controlnet_aux

accelerate

transfersformer

pytorch_fid

einops

compel transfersformer 文本嵌入调整库

报错：No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor

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DeepSpeed

windows安装

deepspeed 安装 Windows_windows下使用deepspeed-CSDN博客

以前安装成功，2024.06报错：

报错代码：

from deepspeed.utils.zero_to_fp32 import get_fp32_state_dict_from_zero_checkpoint

  File "D:\ProgramData\miniconda3\envs\pysd\lib\site-packages\deepspeed\runtime\config_utils.py", line 116, in get_config_defaultfield_name).required, f"'{field_name}' is a required field and does not have a default value"
AttributeError: 'FieldInfo' object has no attribute 'required'. Did you mean: 'is_required'?

realesrgan

BasicSR超分辨率，去噪，去模糊，去 JPEG 压缩噪声

是全称 Basic Super-Resolution 的缩写，它是一个基于 PyTorch 的开源图像视频复原工具箱 (Open-Source Image and Video Restoration Toolbox)。它适配多种视觉底层任务，比如超分辨率，去噪，去模糊，去 JPEG 压缩噪声等。旨在将各种 Super Restoration 模型整合在一起，形成一个复现视觉底层任务模型结果的统一框架。

segment_anything

mmengine

MMEngine 是一个基于 PyTorch 训练深度学习模型的基础库。它支持在 Linux、Windows 和 macOS 上运行。它提供了坚实的工程基础，使开发人员无需在工作流程上编写冗余代码。它作为所有 OpenMMLab 代码库的训练引擎，支持各个研究领域的数百种算法。此外，MMEngine 还可以通用地应用于非 OpenMMLab 项目。

controlnet_aux

【控制网-03/6】带扩散器的超快速控制网_controlnet-aux-CSDN博客

accelerate

transfersformer

pytorch_fid

einops

einops 优雅地操作张量维度(基础操作+pytorch操作+网络设计)-CSDN博客
实现图片分块化（使用einops库）-CSDN博客

compel transfersformer 文本嵌入调整库

探索文本控制艺术：Compel——一款强大的Transformer文本嵌入权重调整库-CSDN博客

报错：No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor

网上说torch和torchvision版本不匹配，发现可能是basicsr引用错误

  File "D:\ProgramData\miniconda3\envs\pysd\lib\site-packages\basicsr\data\realesrgan_dataset.py", line 11, in <module>from basicsr.data.degradations import circular_lowpass_kernel, random_mixed_kernelsFile "D:\ProgramData\miniconda3\envs\pysd\lib\site-packages\basicsr\data\degradations.py", line 8, in <module>from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale
ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.transforms.functional_tensor'

解决方法：

from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale