sd2-community/stable-diffusion-2-base

Instalación y ejemplo de uso con Diffusers:

pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-base"

# Use the Euler scheduler here instead
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")

Notas de uso:

• Se recomienda instalar xformers para atención más eficiente en memoria y mejor rendimiento.
• Si la GPU tiene poca VRAM, conviene añadir pipe.enable_attention_slicing() después de mover el pipeline a CUDA, a cambio de menor velocidad.
• También puede usarse con el repositorio stablediffusion descargando el checkpoint 512-base-ema.ckpt.