要求： paddle：paddle版本2.6.0 ppdiffusers：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/upgrade_ppdiffusers0240/ppdiffusers paddlenlp: pip install https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/community/junnyu/wheels/paddlenlp-2.6.2-py3-none-any.whl 开始复现之前可对比已经转换后的2个pipeline文件，学习一下api的映射关系： * paddle：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/blob/upgrade_ppdiffusers0240/ppdiffusers/ppdiffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py * torch：https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.24.0/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py 注意点： * 所有涉及到 device 的设置，均可以删除，因为paddle内部会设置全局的device。 * 所有 clip、bert、t5、xlm_roberta 均从 ppdiffusers.transformers 导入，而不是使用paddlenlp.transformers。 * enable_freeu 、disable_freeu、enable_vae_slicing、disable_vae_slicing、enable_vae_tiling、disable_vae_tiling均已经放到DiffusionPipeline里面了，因此无需在具体的pipeline里面添加该内容。 * 关于权重转换： * 现在基本上所有模型权重都与pytorch一样，只需要将特殊的层进行转置，比如：nn.Linear 层需要转置。 * clip、bert、t5、xlm_roberta类型的模型以及ppdiffusers/models目录下的等模型可使用 xxxx.from_pretrained(本地torch文件目录, from_diffusers=True) 进行权重转换。