有料のZeroGPUのメリットの一つが、他のZeroGPUを気軽にprivateで改造して試せるところですね。
同じ構成なので、ボタンひとつで、duplicateできます。Gradio編集が泣けるのと、使えるGPU時間は物凄く短いのでテストしにくいですが
デモ
FLUX.1 拡張 120秒版
https://huggingface.co/spaces/Akjava/FLUX.1-schnell-120sec
120秒あるからといって、必ず成功するわけではありません。サイズ 512x512ぐらいから試してみてください。(あと、時間以外も公式版からコード多少いじってます。)
今のところ、問題のある画像を一切生成しないので信頼感があります。
ローカルで動かす
1536x1536までなら、16GBの環境で動きました。
ただし、メモリ使用量を抑えるには以下は必須です。生成時間が200秒以上かかります。(ZeroGPUって相当スペック高いのでは？と見直してきました。)
pipe.enable_sequential_cpu_offload()
あとは、requirements.txt の編集が必要です。（ただ環境によっては、from torch._C importが解決できないかも。私もあきらめました)
git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
protobuf
ちなみに、CPUでも動くけど、1000秒以上かかります。
環境は、condaです。どこかで見つけて、そのまま使っております。(rdkitはいるのかな?)
!wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
!chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
!bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -f -p /usr/local
!conda install -q -y -c conda-forge rdkit python=3.10
import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.10/site-packages')
!conda init