from torch import autocast from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token='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' ).to("cuda") prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" with autocast("cuda"): image = pipe(prompt)["sample"][0] image.save("astronaut_rides_horse.png")这段代码每一步作用介绍，生成的图片是直接展示还是保存在某处，会提示吗？没有gpu，用cpu跑大概会跑多久

这段代码的作用是使用Hugging Face的Stable Diffusion模型，基于输入的prompt生成一张图像，并将其保存在本地。

具体的步骤如下：

1. 导入所需要的包：

from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipeline

2. 使用Hugging Face的Stable Diffusion模型：

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token='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').to("cuda")

在这里，我们使用from_pretrained()函数加载了Hugging Face的Stable Diffusion模型，并使用了一个API Token来进行身份验证。我们将这个模型加载到了GPU上。

3. 指定生成图像的prompt：

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"

在这里，我们使用了一个字符串作为prompt，即要求生成一张关于“一个在火星上骑马的宇航员”的图片。

4. 使用autocast()函数和with语句，执行生成图像的操作：

with autocast("cuda"):
    image = pipe(prompt)["sample"][0]
    image.save("astronaut_rides_horse.png")

在这里，我们使用了autocast()函数将计算过程转换为半精度模式，以加快计算速度。然后，我们使用with语句将计算过程包装起来，以确保在计算过程中不进行梯度计算。最后，我们使用pipe()函数生成了一张图像，并将其保存在本地。

如果一切顺利，你将在当前工作目录中看到一个名为“astronaut_rides_horse.png”的文件，它就是我们生成的图像。

如果你没有GPU，那么这段代码将在CPU上运行，并且速度可能会比在GPU上运行要慢得多。根据你的CPU性能和输入prompt的复杂度，运行时间可能会从几秒钟到几分钟不等。