StableDiffusion Pipeline 升级

[JunnYu]

StableDiffusion Pipeline 升级

任务描述

任务背景

• PaddleMIX ppdiffusers升级 StableDiffusion Pipeline。

完成步骤

要求：
paddle：paddle版本2.6.0
ppdiffusers：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/upgrade_ppdiffusers0240/ppdiffusers
paddlenlp: pip install https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/community/junnyu/wheels/paddlenlp-2.6.2-py3-none-any.whl

开始复现之前可对比已经转换后的2个pipeline文件，学习一下api的映射关系：
* paddle：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/blob/upgrade_ppdiffusers0240/ppdiffusers/ppdiffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py
* torch：https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.24.0/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py

注意点：
* 所有涉及到 device 的设置，均可以删除，因为paddle内部会设置全局的device。
* 所有 clip、bert、t5、xlm_roberta 均从 ppdiffusers.transformers 导入，而不是使用paddlenlp.transformers。
* enable_freeu 、disable_freeu、enable_vae_slicing、disable_vae_slicing、enable_vae_tiling、disable_vae_tiling均已经放到DiffusionPipeline里面了，因此无需在具体的pipeline里面添加该内容。
* 关于权重转换：
  * 现在基本上所有模型权重都与pytorch一样，只需要将特殊的层进行转置，比如：nn.Linear 层需要转置。
  * clip、bert、t5、xlm_roberta类型的模型以及ppdiffusers/models目录下的等模型可使用 xxxx.from_pretrained(本地torch文件目录, from_diffusers=True) 进行权重转换。

1. pipeline_stable_diffusion_img2img参考代码 和 单测代码

• 添加 pipeline_stable_diffusion_img2img.py
• 添加对应的单测，使单测通过
• 相同配置下，出图结果对齐 diffusers 0.24.0

2. pipeline_stable_diffusion_inpaint参考代码 和 单测代码

• 添加 pipeline_stable_diffusion_inpaint.py
• 添加对应的单测，使单测通过
• 相同配置下，出图结果对齐 diffusers 0.24.0

3. pipeline_stable_diffusion_inpaint_legacy参考代码 和 单测代码

• 添加 pipeline_stable_diffusion_inpaint_legacy.py
• 添加对应的单测，使单测通过
• 相同配置下，出图结果对齐 diffusers 0.24.0

4. pipeline_stable_diffusion单测代码

• 添加pipeline_stable_diffusion.py 的单测，使单测通过
• 相同配置下，出图结果对齐 diffusers 0.24.0

提交内容：

1. 提交到pipeline目录和单测目录