如何在Diffusers中使用自定义CKPT模型文件

要加载本地CKPT模型文件，核心是用StableDiffusionPipeline.from_single_file()方法替代原代码中从Hugging Face仓库拉取模型的from_pretrained()。以下是修改后的完整脚本：

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler

# 替换为你的本地CKPT文件路径
ckpt_path = "/path/to/your/custom/model.ckpt"

# 保留Euler调度器（如果你的CKPT未包含调度器配置，需单独加载；若已包含可省略此步骤）
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2", subfolder="scheduler")

# 从本地CKPT文件加载模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_single_file(ckpt_path, scheduler=scheduler)
pipe = pipe.to("mps")
pipe.enable_attention_slicing()

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
# 生成并保存图片（可选，默认仅返回图片对象）
generated_image = pipe(prompt).images[0]
generated_image.save("output.png")

关键修改说明： #

• 替换原model_id为本地CKPT文件的绝对/相对路径ckpt_path
• 用from_single_file()替代from_pretrained()加载本地模型
• 若自定义CKPT文件已包含调度器配置，可以删除单独加载scheduler的代码，直接使用pipe = StableDiffusionPipeline.from_single_file(ckpt_path)

注意事项： #

• 确保本地CKPT文件为兼容Stable Diffusion格式的模型文件
• 若自定义模型需要特定调度器，可调整scheduler的加载来源（比如从本地目录加载，或对应模型的Hugging Face仓库）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohammad Razeghi