from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, 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")

这段代码是用于使用 Stable Diffusion Pipeline 模型生成一张描述 "a photo of an astronaut riding a horse on mars" 的图像，并保存为 "astronaut_rides_horse.png"。其中，模型 ID 为 "runwayml/stable-diffusion-v1-5"，使用了 PyTorch 框架，且在 GPU 上运行。

相关问题

# make sure you're logged in with `huggingface-cli login` from torch import autocast from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( "CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=True ).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")这段代码作用是什么，需要在什么环境实现

这段代码使用了Hugging Face的API从预训练的稳定扩散模型（Stable Diffusion Model）中构建了一个图像生成的Pipeline。它使用了自动混合精度（autocast）技术来加速计算，并将生成的图像保存到本地。生成的图像是根据给定的提示（prompt）生成的，即“a photo of an astronaut riding a horse on mars”。

这段代码需要在Python环境中实现，并且需要安装Hugging Face Transformers库和Diffusion Models库。此外，由于这段代码使用了CUDA，因此需要在具有NVIDIA GPU的计算机上运行。

stable diffusion应用

### 关于Stable Diffusion的应用场景或实例

#### 艺术创作领域
在艺术创作方面，通过预训练的稳定扩散模型可以从输入提示生成艺术作品。具体来说，Habana PyTorch稳定扩散参考模型被用于依据给定的文字描述来创建独特的视觉艺术品[^2]。

#### 科学研究中的应用
科学研究人员正在利用稳定的扩散技术可视化复杂的数据集或是模拟假设情景。例如，在医学研究里，该方法有助于制造逼真的器官模型以便进行手术规划[^3]。

#### 高分辨率图像合成
借助潜在扩散模型的力量，能够实现高质量图片的生成。这类模型特别擅长处理细节丰富的图像内容，从而满足对于精细度有较高需求的任务要求[^1]。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
device = "cuda"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to(device)

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

此段代码展示了如何使用`diffusers`库加载一个预先训练好的稳定扩散管道，并根据指定文本提示(`prompt`)生成一张新的图像文件(`astronaut_rides_horse.png`)。