Instructions to use AiArtLab/sdxs3d with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use AiArtLab/sdxs3d with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("AiArtLab/sdxs3d", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| import os | |
| import shutil | |
| from datasets import load_from_disk, concatenate_datasets | |
| def combine_datasets(main_dataset_path, datasets_to_add): | |
| """ | |
| Объединяет указанные датасеты с основным датасетом. | |
| Args: | |
| main_dataset_path (str): Путь к основному датасету, в который нужно добавить данные | |
| datasets_to_add (list): Список путей к датасетам, которые нужно добавить | |
| Returns: | |
| Dataset: Объединенный датасет | |
| """ | |
| # Загружаем основной датасет | |
| try: | |
| main_dataset = load_from_disk(main_dataset_path) | |
| print(f"Загружен основной датасет: {main_dataset_path} ({len(main_dataset)} записей)") | |
| except Exception as e: | |
| print(f"Ошибка загрузки основного датасета: {e}") | |
| return None | |
| # Список всех датасетов для объединения | |
| all_datasets = [main_dataset] | |
| # Загружаем и добавляем все дополнительные датасеты | |
| for path in datasets_to_add: | |
| try: | |
| ds = load_from_disk(path) | |
| all_datasets.append(ds) | |
| print(f"Добавлен датасет: {path} ({len(ds)} записей)") | |
| except Exception as e: | |
| print(f"Ошибка загрузки датасета {path}: {e}") | |
| # Объединяем все датасеты | |
| print(f"Объединение {len(all_datasets)} датасетов...") | |
| combined = concatenate_datasets(all_datasets) | |
| # Создаем временную директорию на основе имени основного датасета | |
| temp_dir = f"{main_dataset_path}_temp" | |
| # Удаляем временную директорию, если она уже существует | |
| if os.path.exists(temp_dir): | |
| shutil.rmtree(temp_dir) | |
| try: | |
| # Сохраняем в временную директорию | |
| print(f"Сохранение во временную директорию {temp_dir}...") | |
| combined.save_to_disk(temp_dir) | |
| # Удаляем старую директорию и перемещаем новую на ее место | |
| print(f"Обновление основного датасета...") | |
| #if os.path.exists(main_dataset_path): | |
| # shutil.rmtree(main_dataset_path) | |
| #shutil.copytree(temp_dir, main_dataset_path) | |
| # Удаляем временную директорию после успешного копирования | |
| #shutil.rmtree(temp_dir) | |
| print(f"✅ Объединенный датасет ({len(combined)} записей) успешно сохранен в: {main_dataset_path}") | |
| except Exception as e: | |
| print(f"Ошибка при сохранении датасета: {e}") | |
| print(f"Временные данные сохранены в: {temp_dir}") | |
| return combined | |
| combine_datasets("/workspace/sdxs3d/datasets/batch1_640", ["/workspace/sdxs3d/datasets/batch0_640_temp"]) |