はじめに

diffusersでプロンプトをめっちゃ長く入れたりすると、77トークン以上は切り捨てられる現象にあった。
Token indices sequence length is longer than the specified maximum sequence length for this model (** > **)
みたいなエラーが出てちゃんと読み込んでくれなかったので、その対策を探し出したので備忘録

コード

参考にしたissuesのコードはポジティブプロンプトが長くなった場合のみのコードで、あくまでリファレンスしやすいように書かれてあったので、下記のようにしました。

import torch

def token_auto_concat_embeds(pipe, positive, negative):
    max_length = pipe.tokenizer.model_max_length
    positive_length = pipe.tokenizer(positive, return_tensors="pt").input_ids.shape[-1]
    negative_length = pipe.tokenizer(negative, return_tensors="pt").input_ids.shape[-1]
    
    print(f'Token length is model maximum: {max_length}, positive length: {positive_length}, negative length: {negative_length}.')
    if max_length < positive_length or max_length < negative_length:
        print('Concatenated embedding.')
        if positive_length > negative_length:
            positive_ids = pipe.tokenizer(positive, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
            negative_ids = pipe.tokenizer(negative, truncation=False, padding="max_length", max_length=positive_ids.shape[-1], return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
        else:
            negative_ids = pipe.tokenizer(negative, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")  
            positive_ids = pipe.tokenizer(positive, truncation=False, padding="max_length", max_length=negative_ids.shape[-1],  return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
    else:
        positive_ids = pipe.tokenizer(positive, truncation=False, padding="max_length", max_length=max_length,  return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
        negative_ids = pipe.tokenizer(negative, truncation=False, padding="max_length", max_length=max_length, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
    
    positive_concat_embeds = []
    negative_concat_embeds = []
    for i in range(0, positive_ids.shape[-1], max_length):
        positive_concat_embeds.append(pipe.text_encoder(positive_ids[:, i: i + max_length])[0])
        negative_concat_embeds.append(pipe.text_encoder(negative_ids[:, i: i + max_length])[0])
    
    positive_prompt_embeds = torch.cat(positive_concat_embeds, dim=1)
    negative_prompt_embeds = torch.cat(negative_concat_embeds, dim=1)
    return positive_prompt_embeds, negative_prompt_embeds

使用方法

prompt=ではなく、prompt_embeds=になる点に注意

import torch
import datetime
from token_auto_concat_embeds import token_auto_concat_embeds
from diffusers import DiffusionPipeline

# Generate Settings
MODEL_ID=''
POSITIVE_PROMPT = ''
NEGATIVE_PROMPT = ''
HEIGHT = 768
WIDTH = 512
SCALE = 12.0
STEP = 28
SEED = 3788086447
DEVICE = 'cuda'
CACHE_DIR = './cache'

# Create Pipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_ID,
    torch_dtype=torch.float16,
    cache_dir=CACHE_DIR,
).to(DEVICE)

# Toekn concatenated embedding
positive_embeds, negative_embeds = token_auto_concat_embeds(pipe, POSITIVE_PROMPT, NEGATIVE_PROMPT)

# Generate Image
image = pipe(
    prompt_embeds=positive_embeds,
    height=HEIGHT,
    width=WIDTH,
    num_inference_steps=STEP,
    guidance_scale=SCALE,
    negative_prompt_embeds=negative_embeds,
    generator=torch.Generator(device=DEVICE).manual_seed(SEED)
).images[0]

# Save Image
image.save("images/" + str(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')) + ".png")

参考