kandinsky-3 - 开放源代码的俄罗斯文化文本到图像扩散模型

Kandinsky-3项目介绍

项目背景

Kandinsky 3.0是一个开源的文本生成图像扩散模型，是在Kandinsky2-x模型系列的基础上开发而成。与之前的版本相比，Kandinsky 3.0结合了更多的数据，尤其是与俄罗斯文化相关的数据，这使得该模型能够生成与俄罗斯文化相关的图像。此外，通过增大文本编码器和扩散U-Net模型的大小，提高了模型的文本理解能力和视觉质量。

模型架构

Kandinsky 3.0的架构由三个主要部分组成：

文本编码器Flan-UL2（编码器部分），参数量为86亿。
潜差扩散U-Net，参数量为30亿。
MoVQ编码器/解码器，参数量为267百万。

发布的模型

Kandinsky 3.0提供了两个模型版本：

基础版：基础的文本生成图像扩散模型。该模型在400块A100显卡上经过200万步的训练。
修复版：从基础版的最终检查点初始化，在300块A100显卡上经过25万步训练完成。

安装指南

要使用Kandinsky 3.0，确保从主分支安装diffusers，以及更新安装Transformers和Accelerate库。

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
pip install --upgrade transformers accelerate

使用方法

文本到图像

以下是一段示例代码，通过输入一段文本生成相应的图像：

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("kandinsky-community/kandinsky-3", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16)
pipe.enable_model_cpu_offload()
        
prompt = "A photograph of the inside of a subway train. There are raccoons sitting on the seats. One of them is reading a newspaper. The window shows the city in the background."

generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0)
image = pipe(prompt, num_inference_steps=25, generator=generator).images[0]

图像到图像

以下是一段示例代码，通过输入图像和文本进行图像的创意变形：

from diffusers import AutoPipelineForImage2Image
from diffusers.utils import load_image
import torch

pipe = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained("kandinsky-community/kandinsky-3", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16)
pipe.enable_model_cpu_offload()
        
prompt = "A painting of the inside of a subway train with tiny raccoons."
image = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/kandinsky3/t2i.png")

generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0)
image = pipe(prompt, image=image, strength=0.75, num_inference_steps=25, generator=generator).images[0]

生成示例

Kandinsky 3.0可以生成各种风格的图像，包括幻想场景、艺术风格画作等，展示了其在图像生成领域的强大能力。具体生成效果请参考相关文章和示例图片。

作者团队

Kandinsky 3.0由多个贡献者协作完成，包括：

Vladimir Arkhipkin
Anastasia Maltseva
Andrei Filatov
Igor Pavlov
Julia Agafonova
Arseniy Shakhmatov
Andrey Kuznetsov
Denis Dimitrov

他们通过不断的研发和优化，为该项目的成功提供了重要支持。