ru-dalle

环境要求

• Python 环境（需自行安装，README 未指定版本）
• 已安装可用的 PyTorch（README 未给出具体版本命令）
• NVIDIA GPU + CUDA 环境，示例中 device 设为 'cuda'
• 可访问 HuggingFace 以下载模型权重

安装与启动步骤

1. 1安装 rudalle

   README 明确给出该安装命令，版本固定为 1.1.3，建议在虚拟环境中安装以免污染全局环境。

   pip install rudalle==1.1.3

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2. 2确认显卡与显存

   示例统一使用 device='cuda'，README 称 Malevich (XL) 在 3.5GB 显存下即可运行，请确认 CUDA 可用。

3. 3编写并运行推理脚本

   把 README 的最小示例存为 .py 文件后运行；模型会在首次调用时自动从 HuggingFace 拉取。README 代码在循环内截断，可按需补上保存/展示逻辑。

   import ruclip
   from rudalle.pipelines import generate_images, show, super_resolution, cherry_pick_by_ruclip
   from rudalle import get_rudalle_model, get_tokenizer, get_vae, get_realesrgan
   from rudalle.utils import seed_everything
   
   # prepare models:
   device = 'cuda'
   dalle = get_rudalle_model('Malevich', pretrained=True, fp16=True, device=device)
   tokenizer = get_tokenizer()
   vae = get_vae(dwt=True).to(device)
   
   # pipeline utils:
   realesrgan = get_realesrgan('x2', device=device)
   clip, processor = ruclip.load('ruclip-vit-base-patch32-384', device=device)
   clip_predictor = ruclip.Predictor(clip, processor, device, bs=8)
   text = 'радуга на фоне ночного города'
   
   seed_everything(42)
   pil_images = []
   scores = []
   for top_k, top_p, images_num in [
       (2048, 0.995, 24),
   ]:
       _pil_images, _scores = generate_images(text, tokenizer, dalle, vae, top_k=top_k, images_num=images_num, bs=8, top_p=top_p)

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关键配置

如何确认成功

脚本无报错跑完并返回生成的 PIL 图像（可配合 show 展示，或自行保存为图片文件）。

常见问题

注意事项

• 需要 NVIDIA GPU 与匹配的 CUDA/PyTorch 环境，示例固定使用 device='cuda'。
• 首次运行会下载模型权重，网络不通会直接失败，建议提前配置好 HF 访问。
• README 示例代码在生成循环处被截断，保存图像或调用 show / super_resolution / cherry_pick_by_ruclip 需自行补充。
• 包版本被固定为 rudalle==1.1.3，随意升级可能导致 API 不兼容。