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查找最受欢迎的文本到图像模型

现在来精 refin e 您的搜索：在 Hugging Face Hub 上找到并加载出自 CompVis 的、最受欢迎的文本到图像 Stable Diffusion 模型。

Photo of a labrador chasing a ball

Hugging Face Hub API（api）和 diffusers 库中的 StableDiffusionPipeline 模块已加载。使用 Stable Diffusion 模型，您可以根据任意提示词生成图像，例如："a black labrador chasing a tennis ball"。

本练习是课程的一部分

使用 Hugging Face 的多模态模型

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练习说明

  • 仅使用用于 text-to-image 任务的模型。
  • 使用合适的标签，确保模型可由 diffusers 库中的 StableDiffusionPipeline 类加载。
  • 按 "likes" 的数量对结果进行排序。
  • 使用模型 ID，从 models 中加载最受欢迎的模型。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

models = api.list_models(
    # Filter for text-to-image tasks
    task="____",
    author="CompVis",
    # Filter for models that can be loaded by the diffusers library
    tags="diffusers:____",
    # Sort according to the most popular
    sort="____"
)

models = list(models)

# Load the most popular model from models
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(models[0].____)
编辑并运行代码