Встраивания диффузора недостаточно значений для распаковки

Вопрос или проблема

from transformers import AutoTokenizer, CLIPTextModelWithProjection

model = CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")


from diffusers import  StableDiffusionPipeline, DDIMScheduler
import torch


path ="path_to_my_model.safetensors"


pipe = StableDiffusionPipeline.from_single_file(f"{path}", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16")

pipe.to("cuda")
import numpy as np
import torch

prompt = "некоторый случайный текст"

text_input = tokenizer(prompt, padding="max_length", max_length=tokenizer.model_max_length, truncation=True, return_tensors="pt")

text_embeddings = model(text_input.input_ids)[0] 

batch_size = len(text_input)

uncond_input = tokenizer(
    [""] * batch_size, padding="max_length", max_length=tokenizer.model_max_length, return_tensors="pt", truncation=True
)

uncond_embeddings = model(uncond_input.input_ids)[0] 


text_embeddings = torch.cat([uncond_embeddings, text_embeddings])

output_image = pipe(prompt_embeds=text_embeddings).images[0]

Ответ или решение

Ситуация с ошибкой ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2), с которой вы столкнулись, указывает на то, что метод, который вы используете, ожидает несколько выходных значений, но получает меньшее количество, чем ожидается. Давайте подробнее разберем ваш код и определим, что может быть причиной этой ошибки.

Разбор проблемы

Ваша цель — генерировать изображения, используя эмбеддинги текста, полученные из модели CLIP. Вы уже загрузили необходимые модели и токенизировали текстовый ввод. Ошибка возникает на этапе обработки выходных данных.

Ключевые моменты:

1. Использование CLIPTextModelWithProjection:

   • При вызове модели вы получаете тензор эмбеддингов текста. Это происходит благодаря вызову model(text_input.input_ids), который возвращает три значения:
     • Эмбеддинги (тензор),
     • Скрытые состояния (если они актуальны для вашего случая),
     • Значения внимания (если они доступны).

   В вашем случае вы обращаетесь только к первому элементу ([0]), что подразумевает, что вы не получаете остальные значения. Это может привести к несоответствию с тем, что ожидает метод pipe.

2. Конкатенация эмбеддингов:

   • При создании uncond_embeddings у вас также есть аналогичный вызов, который может вернуться с ожидаемыми значениями.

Таким образом, необходимо удостовериться, что вы правильно обрабатываете возвращаемые значения функций.

Решения

1. Измените обработку возвращаемых значений:
   Измените вызов модели так, чтобы он учитывал все возвращаемые значения. Например:

   text_embeddings, _, _ = model(text_input.input_ids)
   uncond_embeddings, _, _ = model(uncond_input.input_ids)

2. Проверка метода pipe:
   Убедитесь, что метод output_image = pipe(prompt_embeds=text_embeddings) правильно обрабатывает ваши эмбеддинги. Если он ожидает больше значений, возможно, потребуется изменить, как вы собираете эмбеддинги, чтобы они соответствовали требованиям.

Пример исправленного кода

Попробуйте следующий фрагмент вашего кода:

text_embeddings, _, _ = model(text_input.input_ids)
uncond_embeddings, _, _ = model(uncond_input.input_ids)

text_embeddings = torch.cat([uncond_embeddings, text_embeddings])
output_image = pipe(prompt_embeds=text_embeddings).images[0]

Заключение

Ошибка ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) предполагает, что не все возвращаемые значения из вашего вызова модели были обработаны корректно. Исправив это, вы сможете продолжить генерировать изображения с использованием текстовых эмбеддингов. Если ошибка продолжает возникать, возможно, стоит проверить документацию используемых библиотек или задать более точные вопросы со стек-трейсами, чтобы получить более глубокую помощь.