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从 Hugging Face 下载 Stability AI 模型三步完成获取、哈希校验与首次生成【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models本文面向需要从 Hugging Face 获取 SDXL、SVD、SV3D 等模型的工程师按动手顺序走完 Stability AI 模型下载的三步前置检查、单条命令获取与完整性验证。跟着操作你会完成账号与协议确认、单命令下载、SHA256 校验并跑通 SDXL 的最小推理配置。动手前的三项前置检查下载卡住的大半原因不在命令本身而在下面三项没确认Hugging Face 账号与协议接受SDXL、SVD 等模型页面需要登录并勾选接受模型协议后才显示下载入口SDXL-0.9 这类研究版还需要提交申请审批通过后才开放。网络条件若访问 Hugging Face 不稳定可先切到镜像源export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com设置后所有huggingface-cli请求都会走镜像下载完成后可unset HF_ENDPOINT恢复。磁盘与显存以 SDXL-base-1.0 为例权重文件sd_xl_base_1.0.safetensors约 6.9GBSVD、SV3D 等视频模型更大建议预留 50GB 以上磁盘空间显存方面 SDXL 用 fp16 时约 12GB 可跑16GB 更从容。⚠️ 授权提示SDXL-1.0 采用CreativeML Open RAIL-M许可SVD、SV3D 为非商业社区许可许可文本见 model_licenses/商业使用需联系 Stability AI 另行授权。三步取到模型先选仓库再下一条命令第一步按任务选对 Hugging Face 仓库仓库名均为org/repo格式常用的几个文生图SDXL basestabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0主文件sd_xl_base_1.0.safetensors文生图精修refinerstabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0主文件sd_xl_refiner_1.0.safetensors实时文生图stabilityai/sd-turbo、stabilityai/sdxl-turbo权重分别为sd-turbo-1.0.safetensors、sd_xl_turbo_unet.safetensors图生视频stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid多视角 3D 视频stabilityai/stable-video-3dsv3d_u.safetensors/sv3d_p.safetensors视频转 4Dstabilityai/sv4d2.0主文件sv4d2.safetensors本代码库的约定权重统一放到checkpoints/目录推理配置已由仓库内置在 configs/inference/。第二步命令行一条命令完成下载pip install -U huggingface_hub[cli] huggingface-cli login huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 \ sd_xl_base_1.0.safetensors \ --local-dir checkpointshuggingface-cli login成功后令牌保存在~/.cache/huggingface/token。下载命令默认支持断点续传中断后重跑同一条命令即可从本地不完整文件处继续。个别视频模型文件特别大时也可改用aria2c -x 16 -s 16分块并行下载同一地址。第三步图形界面的最短路径习惯网页操作的话打开对应仓库页面 → 登录后勾选接受协议 → 在 Files 标签页定位到需要的.safetensors文件 → 点击下载图标保存到checkpoints/。注意仓库页里的config.yaml是模型卡自带文件本代码库的网络结构由本地 yaml 定义无需单独取用。三种下载方式对比工具最短路径断点续传适用场景huggingface-cli一条 download 命令默认支持命令行环境绝大多数情况HF 网页三次点击不支持偶发下载单个小文件aria2c一条 URL 分块下载支持大文件、网络不稳定如何验证模型完整性哈希比对与代码加载SHA256 哈希校验README 中给出了 SDXL-1.0 的官方哈希下载完成后本地比对sha256sum checkpoints/sd_xl_base_1.0.safetensors # 官方 File Hash (sha256): # 31e35c80fc4829d14f90153f4c74cd59c90b779f6afe05a74cd6120b893f7e5b两者一致即文件完整。代码库同时给出仅覆盖文件内张量数据的 Tensordata Hash0xd7a9105a900fd52748f20725fe52fe52b507fd36bee4fc107b1550a26e6ee1d7可用 ModelSpec 脚本交叉复核。代码加载校验哈希一致仍报错时直接加载检查张量结构是否完整from huggingface_hub import hf_hub_download from safetensors.torch import load_file path hf_hub_download( repo_idstabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0, filenamesd_xl_base_1.0.safetensors, local_dircheckpoints, force_downloadFalse, # 本地完整则跳过下载 ) weights load_file(path, devicecpu) print(len(weights))正常情况会打印权重参数个数报KeyError或数量为 0通常是文件截断或版本不匹配删除后重新下载。翻车自救三类高频报错报错一state_dict 缺少 key症状Missing key(s) in state_dict: input_blocks.0.0.weight原因文件下载不完整或把 0.9 版本权重放进了 1.0 配置指向的路径处置删除残缺文件重新下载核对文件名与配置要求一致sd_xl_base_0.9.safetensors与sd_xl_base_1.0.safetensors不可混用报错二CUDA 显存溢出症状CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB原因模型与显存不匹配fp32 精度下 SDXL 极易溢出处置启用 fp16本代码库采样管线 sgm/inference/api.py 中use_fp16默认开启视频模型加--encoding_t1 --decoding_t1降低逐帧编解码量并用--img_size512降低分辨率报错三配置文件或路径找不到症状FileNotFoundError或提示 checkpoint 文件不存在原因权重没放进checkpoints/或下载时遗漏了config.yaml处置推理配置用仓库内的 configs/inference/如sd_xl_base.yaml无需外取确需模型卡配置时用huggingface-cli download加--include config.yaml补下跑起来最小配置与测试命令先按 README.md 装好依赖并克隆代码库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3 -m venv .pt2 source .pt2/bin/activate pip3 install torch torchvision torchaudio pip3 install -r requirements/pt2.txt pip3 install .最小配置即 configs/inference/sd_xl_base.yaml它一次性定义了 UNet 主干、CLIP 文本编码器与 VAESamplingPipeline默认从checkpoints/读权重、从configs/inference/读配置。把sd_xl_base_1.0.safetensors放入checkpoints/后启动演示页streamlit run scripts/demo/sampling.py --server.port 8080想跑仓库自带的推理回归测试覆盖全部采样器直接执行 pytest.ini 中注册的inference标记pytest -m inference收尾一句话回顾选对仓库、一条命令下载、哈希对齐后即可跑通推理。后续参考均在仓库内——完整安装与推理说明见 README.md模型加载与采样参数入口见 sgm/inference/api.py各模型许可文本见 model_licenses/。【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 从 Hugging Face 下载 Stability AI 模型：三步完成获取、哈希校验与首次生成
从 Hugging Face 下载 Stability AI 模型三步完成获取、哈希校验与首次生成【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models本文面向需要从 Hugging Face 获取 SDXL、SVD、SV3D 等模型的工程师按动手顺序走完 Stability AI 模型下载的三步前置检查、单条命令获取与完整性验证。跟着操作你会完成账号与协议确认、单命令下载、SHA256 校验并跑通 SDXL 的最小推理配置。动手前的三项前置检查下载卡住的大半原因不在命令本身而在下面三项没确认Hugging Face 账号与协议接受SDXL、SVD 等模型页面需要登录并勾选接受模型协议后才显示下载入口SDXL-0.9 这类研究版还需要提交申请审批通过后才开放。网络条件若访问 Hugging Face 不稳定可先切到镜像源export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com设置后所有huggingface-cli请求都会走镜像下载完成后可unset HF_ENDPOINT恢复。磁盘与显存以 SDXL-base-1.0 为例权重文件sd_xl_base_1.0.safetensors约 6.9GBSVD、SV3D 等视频模型更大建议预留 50GB 以上磁盘空间显存方面 SDXL 用 fp16 时约 12GB 可跑16GB 更从容。⚠️ 授权提示SDXL-1.0 采用CreativeML Open RAIL-M许可SVD、SV3D 为非商业社区许可许可文本见 model_licenses/商业使用需联系 Stability AI 另行授权。三步取到模型先选仓库再下一条命令第一步按任务选对 Hugging Face 仓库仓库名均为org/repo格式常用的几个文生图SDXL basestabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0主文件sd_xl_base_1.0.safetensors文生图精修refinerstabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0主文件sd_xl_refiner_1.0.safetensors实时文生图stabilityai/sd-turbo、stabilityai/sdxl-turbo权重分别为sd-turbo-1.0.safetensors、sd_xl_turbo_unet.safetensors图生视频stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid多视角 3D 视频stabilityai/stable-video-3dsv3d_u.safetensors/sv3d_p.safetensors视频转 4Dstabilityai/sv4d2.0主文件sv4d2.safetensors本代码库的约定权重统一放到checkpoints/目录推理配置已由仓库内置在 configs/inference/。第二步命令行一条命令完成下载pip install -U huggingface_hub[cli] huggingface-cli login huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 \ sd_xl_base_1.0.safetensors \ --local-dir checkpointshuggingface-cli login成功后令牌保存在~/.cache/huggingface/token。下载命令默认支持断点续传中断后重跑同一条命令即可从本地不完整文件处继续。个别视频模型文件特别大时也可改用aria2c -x 16 -s 16分块并行下载同一地址。第三步图形界面的最短路径习惯网页操作的话打开对应仓库页面 → 登录后勾选接受协议 → 在 Files 标签页定位到需要的.safetensors文件 → 点击下载图标保存到checkpoints/。注意仓库页里的config.yaml是模型卡自带文件本代码库的网络结构由本地 yaml 定义无需单独取用。三种下载方式对比工具最短路径断点续传适用场景huggingface-cli一条 download 命令默认支持命令行环境绝大多数情况HF 网页三次点击不支持偶发下载单个小文件aria2c一条 URL 分块下载支持大文件、网络不稳定如何验证模型完整性哈希比对与代码加载SHA256 哈希校验README 中给出了 SDXL-1.0 的官方哈希下载完成后本地比对sha256sum checkpoints/sd_xl_base_1.0.safetensors # 官方 File Hash (sha256): # 31e35c80fc4829d14f90153f4c74cd59c90b779f6afe05a74cd6120b893f7e5b两者一致即文件完整。代码库同时给出仅覆盖文件内张量数据的 Tensordata Hash0xd7a9105a900fd52748f20725fe52fe52b507fd36bee4fc107b1550a26e6ee1d7可用 ModelSpec 脚本交叉复核。代码加载校验哈希一致仍报错时直接加载检查张量结构是否完整from huggingface_hub import hf_hub_download from safetensors.torch import load_file path hf_hub_download( repo_idstabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0, filenamesd_xl_base_1.0.safetensors, local_dircheckpoints, force_downloadFalse, # 本地完整则跳过下载 ) weights load_file(path, devicecpu) print(len(weights))正常情况会打印权重参数个数报KeyError或数量为 0通常是文件截断或版本不匹配删除后重新下载。翻车自救三类高频报错报错一state_dict 缺少 key症状Missing key(s) in state_dict: input_blocks.0.0.weight原因文件下载不完整或把 0.9 版本权重放进了 1.0 配置指向的路径处置删除残缺文件重新下载核对文件名与配置要求一致sd_xl_base_0.9.safetensors与sd_xl_base_1.0.safetensors不可混用报错二CUDA 显存溢出症状CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB原因模型与显存不匹配fp32 精度下 SDXL 极易溢出处置启用 fp16本代码库采样管线 sgm/inference/api.py 中use_fp16默认开启视频模型加--encoding_t1 --decoding_t1降低逐帧编解码量并用--img_size512降低分辨率报错三配置文件或路径找不到症状FileNotFoundError或提示 checkpoint 文件不存在原因权重没放进checkpoints/或下载时遗漏了config.yaml处置推理配置用仓库内的 configs/inference/如sd_xl_base.yaml无需外取确需模型卡配置时用huggingface-cli download加--include config.yaml补下跑起来最小配置与测试命令先按 README.md 装好依赖并克隆代码库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3 -m venv .pt2 source .pt2/bin/activate pip3 install torch torchvision torchaudio pip3 install -r requirements/pt2.txt pip3 install .最小配置即 configs/inference/sd_xl_base.yaml它一次性定义了 UNet 主干、CLIP 文本编码器与 VAESamplingPipeline默认从checkpoints/读权重、从configs/inference/读配置。把sd_xl_base_1.0.safetensors放入checkpoints/后启动演示页streamlit run scripts/demo/sampling.py --server.port 8080想跑仓库自带的推理回归测试覆盖全部采样器直接执行 pytest.ini 中注册的inference标记pytest -m inference收尾一句话回顾选对仓库、一条命令下载、哈希对齐后即可跑通推理。后续参考均在仓库内——完整安装与推理说明见 README.md模型加载与采样参数入口见 sgm/inference/api.py各模型许可文本见 model_licenses/。【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考