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2启动SD模型setup_model流程 该模型位于/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 主要是通过list_models函数遍历所有的模型的信息并存到checkpoint_alisases中。 第1步查看sd/models/Stable-diffusion下是否有cpkt和safetensors结尾的文件有则放入model_list列表中没有则从hugginface下载模型。 第2步通过CheckpointInfo函数检查model_list中每个模型的checkpoint信息。如果是safetensors文件通过read_metadata_from_safetensors读取文件信息。Safetensors模型的参数都存放在json中把键值对读出来存放到metadata字段中。 第3步最后把每个模型根据{id : 模型对象}的键值对存放到checkpoint_alisases全局变量中。 3启动codeformer模型的setup_model流程 该模型位于/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/models/Codeformer 主要将Codeformer初始化之后的实例放到shared.face_restorers列表中。在此过程中并没有将模型参数装载到Codeformer网络中。 4启动GFPGAN模型的setup_model流程 5遍历并加载内置的upscaler算法 这些算法位于/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/modules 遍历该目录下_model.py结尾的文件通过importlib.import_module()进行加载这一步未看到实际作用。 初始化以下放大算法[class modules.upscaler.UpscalerNone, class modules.upscaler.UpscalerLanczos, class modules.upscaler.UpscalerNearest, class modules.esrgan_model.UpscalerESRGAN, class modules.realesrgan_model.UpscalerRealESRGAN]其中第1个没任何算法第2-4是img.resize()方法实现的第5、6个需要单独加载模型数据都以UpscalerData格式存放其中该对象的local_data_path存放了模型的本地地址信息。 比如shared.sd_upscalers[5].local_data_path为 /data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/models/RealESRGAN/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth 6加载py执行脚本load_scripts 遍历sd根目录/scripts下的py脚本 以及 extensions下各扩展组件的py脚本放到scripts_list变量中格式如下ScriptFile(basedir/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet, filenameprocessor.py, path/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/scripts/processor.py) 遍历并导入scripts_list中的类型为Script或ScriptPostprocessing的py文件 Load_module(path)加载第三方组件时可能会输出日志信息 7遍历VAE模型 目前没有装任何vae模型 8加载模型load_model Select_checkpoint()函数获取sd模型信息majicmixRealistic_v4.safetensors/majicmixRealistic_v4.safetensors [d819c8be6b] do_inpainting_hijack函数。设置PLMSSampler的p_sample_plms。关于该方法重建图片的反向去噪过程的每一步的图片都应用了该方法。 get_checkpoint_state_dict函数。如果是safetensors则使用safetensors.torch.load_file加载模型参数否则使用torch.load加载模型参数。加载到pl_sd的dict类型变量中。 pl_sd字典做进一步处理如果最外层是state_dict的key则取该key下的value。此时pl_sd下就是模型各个节点名及对应的weights值。然后替换下面的key值 find_checkpoint_config函数。先从模型目录下找下yaml配置文件如果没有则执行guess_model_config_from_state_dict函数即从模型参数中获取模型配置最后返回/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml作为配置文件信息如下 接着用OmegaConf.load加载yaml文件然后通过/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/util.py(82)instantiate_from_config()加载yaml信息获得model。具体步骤为 步骤1通过yaml的target信息可以知道model为ldm.models.diffusion.ddpm的LatentDiffusion类。模型的源码位于sd根目录/modules/models/diffusion/ddpm_edit.py。 步骤2通过getattr(module的objclass_name)获取model的类。 load_model_weights函数将模型参数加载到模型中。通过model.load_state_dict(state_dict, strictFalse)加载。因为程序参数no_half为false所以模型量化需要从float32变为半精度tensorhalf()的时候不对vae模块做处理。Vae模块为model.first_stage_model部分所以先存到一个临时变量half()量化完成后再赋值回去。Vae最后再单独变为float16。然后把模型放到cuda上。 Hijack函数处理用户输入的embedding信息。假如给一个初始值通过SD会生成未知的东西我们通过添加额外的信息比如prompts让sd朝着我们想要的方向生成东西这个就是劫持的功能劫持是在embeddings层的。模型的embedding类为transformers.models.clip.modeling_clip.CLIPTextEmbeddings它的token_embeddings类为torch.nn.modules.sparse.Embedding。 针对prompts的embedding处理类为FrozenCLIPEmbedderWithCustomWords。约有4.9W个token。然后针对token的权重进行处理普通单词为1.0, 中括号则除以1.1小括号则乘以1.1. 指定优化方法apply_optimizations通过xformers工具优化sd模型中的CrossAttention。跨注意力机制是一种扩展自注意力机制的技术。自注意力机制是一种通过计算查询query、键key和值value之间的关联度来为输入序列中的每个元素分配权重的方法而跨注意力机制则通过引入额外的输入序列来融合两个不同来源的信息以实现更准确的建模。 load_textual_inversion_embeddings函数加载根目录/embeddings下的embedding文件。加载[(/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/embeddings, modules.textual_inversion.textual_inversion.DirWithTextualInversionEmbeddings object at 0x7ff2900b39d0)]两个下的embeddings信息。比如badhandv4、easynegative、EasyNegativeV2、ng_deepnegative_v1_75t等。 model_loaded_callback函数遍历callback_map[callbacks_model_loaded]所有的回调函数然后把sd_model模型传进去依次执行这些回调函数。比如/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions/a1111-sd-webui-tagcomplete/scripts/tag_autocomplete_helper.py的get_embeddings方法/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions-builtin/Lora/scripts/lora_script.py的assign_lora_names_to_compvis_modules方法。 5、页面布局 基于gradio编写界面入口函数为modules/ui.py的create_ui()。 未完待续