【零基础教程】从零部署 NewBie-image-Exp0.1：避开所有源码坑点

前言

NewBie-image-Exp0.1 是一款基于 Next-DiT 架构的 3.5B 参数动漫图像生成模型。它支持 XML 结构化提示词，在多角色控制和属性绑定上表现卓越。部署 NewBie-image-Exp0.1 具有一定的挑战性，因为它不仅涉及多个顶尖模型（Gemma 3, Jina CLIP, Flux VAE）的组合，其源码在适配 Diffusers 格式推理时也存在一些维度和类型的硬伤。
以下是我整理的部署教学博客，旨在帮助大家一键式避坑。
本教程将带你解决源码中的“浮点数索引”、“维度不匹配”、“数据类型冲突”等所有核心 Bug，实现稳定生成。
1. 硬件要求与环境准备

• 显存：建议 16GB 以上（模型+编码器约占用 14-15GB）。
  
• 系统：Linux (推荐) / Windows。
  
• 基础环境：Python 3.10+, PyTorch 2.4+, CUDA 12.1+。
  

安装核心依赖

1. pip install transformers accelerate safetensors diffusers timm torchdiffeq gradio
2. # 卸载可能导致版本冲突的 xformers
3. pip uninstall xformers -y
4. # 安装项目提供的 Flash-Attention wheel (根据你的环境选择)
5. pip install flash_attn-2.8.3+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

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在部署教学博客中，补充“如何通过 wget 下载并进行本地 pip 安装”这一部分非常重要，特别是在处理 GitHub 连接不稳定或受限的服务器环境时。
以下是为你整理的补充章节建议，你可以直接加入到博客的“环境准备”部分：
补充技巧：受限环境下下载与本地安装

在许多云服务器（如 AutoDL、各厂 AI 算力平台）中，直接通过 pip install git+... 或从 GitHub 下载往往会遇到连接超时或 SSL 握手失败。此时，建议采用“本地中转安装”法。
1. 使用 wget 下载特定组件

如果直接下载报错，可以使用代理前缀（如 gh-proxy.com）并加上 --no-check-certificate 参数来忽略 SSL 证书校验。
下载 Flash-Attention 预编译包（示例）：

1. # 格式：wget [代理前缀][原始GitHub链接]
2. wget --no-check-certificate https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.8.3/flash_attn-2.8.3+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

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下载模型源码压缩包：

1. wget --no-check-certificate https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/NewBieAI-Lab/diffusers/archive/refs/heads/add-newbie-pipeline.zip

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2. 本地执行 pip 安装

当 .whl 离线包或 .zip 源码包下载到本地目录后，使用 pip 进行本地路径安装，这样可以彻底避开安装过程中的网络波动。

• 安装 .whl 离线包：
  1. # 直接指定文件名安装
  2. pip install flash_attn-2.8.3+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

  复制代码
• 安装下载好的源码包：
  1. # 1. 解压
  2. unzip add-newbie-pipeline.zip
  3. # 2. 进入解压后的目录
  4. cd diffusers-add-newbie-pipeline
  5. # 3. 以可编辑模式安装当前目录内容
  6. pip install -e .

  复制代码

提示：在博客中建议提醒读者，安装完本地包后，可以使用 pip cache purge 清理缓存，以节省宝贵的系统盘空间。
2. 获取源码与权重

• 克隆代码库：
  1. git clone https://github.com/NewBieAI-Lab/NewBie-image-Exp0.1.git
  2. cd NewBie-image-Exp0.1

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• 下载权重：从 HuggingFace 下载 NewBie-image-Exp0.1，确保目录结构包含 transformer, text_encoder, vae, clip_model。
  

3. 核心步骤：修复源码 Bug（自动补丁）

模型源码在处理 Diffusers 推理时有几处逻辑漏洞（浮点数作索引、张量维度未对齐等）
直接运行以下 Python 脚本自动修复 models/model.py：

1. import os
3. path = 'models/model.py'
4. with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
5.     content = f.read()
7. # 修复 1：修正切片索引必须为整数的问题 (int conversion)
8. content = content.replace(':max_cap', ':int(max_cap)')
9. content = content.replace('torch.zeros(bsz, max_seq_len', 'torch.zeros(bsz, int(max_seq_len)')
10. content = content.replace('[:max_seq_len]', '[:int(max_seq_len)]')
12. # 修复 2：修复文本特征与时间特征拼接时的维度不匹配 (2D vs 1D)
13. old_cat = 'combined_features = torch.cat([t_emb, clip_emb], dim=-1)'
14. new_cat = """
15.             if clip_emb.ndim == 1:
16.                 clip_emb = clip_emb.unsqueeze(0)
17.             if clip_emb.shape[0] != t_emb.shape[0]:
18.                 clip_emb = clip_emb.expand(t_emb.shape[0], -1)
19.             combined_features = torch.cat([t_emb, clip_emb], dim=-1)
20. """
21. content = content.replace(old_cat, new_cat)
23. with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
24.     f.write(content)
25. print("✅ models/model.py 源码修复完成！")

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4. 编写推理脚本 run_inference.py

这个脚本通过手动组装组件，绕过了对自定义 Diffusers 库的依赖。

1. import torch
2. import os
3. import sys
4. from PIL import Image
5. from safetensors.torch import load_file
6. from torchvision.transforms.functional import to_pil_image
8. # 确保加载本地 models 和 transport
9. sys.path.append(os.getcwd())
11. from models import NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP
12. from transport import Sampler, create_transport
13. from diffusers.models import AutoencoderKL
14. from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
16. # --- 配置 ---
17. model_root = "./NewBie-image-Exp0.1" # 权重路径
18. device = "cuda"
19. dtype = torch.bfloat16
21. print("1. 加载文本编码器 (Gemma 3 & Jina CLIP)...")
22. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(f"{model_root}/text_encoder")
23. text_encoder = AutoModel.from_pretrained(f"{model_root}/text_encoder", torch_dtype=dtype).to(device).eval()
25. clip_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(f"{model_root}/clip_model", trust_remote_code=True)
26. clip_model = AutoModel.from_pretrained(f"{model_root}/clip_model", torch_dtype=dtype, trust_remote_code=True).to(device).eval()
28. print("2. 加载 VAE...")
29. vae = AutoencoderKL.from_pretrained(f"{model_root}/vae").to(device, dtype)
31. print("3. 初始化 Transformer...")
32. model = NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP(
33.     in_channels=16, qk_norm=True,
34.     cap_feat_dim=text_encoder.config.text_config.hidden_size,
35. )
36. ckpt_path = f"{model_root}/transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors"
37. model.load_state_dict(load_file(ckpt_path), strict=True)
38. model.to(device, dtype).eval()
40. # 准备采样器
41. sampler = Sampler(create_transport("Linear", "velocity"))
42. sample_fn = sampler.sample_ode(sampling_method="midpoint", num_steps=28, time_shifting_factor=6.0)
44. @torch.no_grad()
45. def generate(user_prompt):
46.     system_prompt = "You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts."
47.     prompts = [system_prompt + user_prompt, " "] # 正负向 Batch=2
48.    
49.     # 特征编码
50.     txt_in = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(device)
51.     p_embeds = text_encoder(**txt_in, output_hidden_states=True).hidden_states[-2]
52.    
53.     clip_in = clip_tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
54.     c_res = clip_model.get_text_features(input_ids=clip_in.input_ids, attention_mask=clip_in.attention_mask)
55.     c_pooled = c_res[0].to(dtype)
56.     if c_pooled.ndim == 1: c_pooled = c_pooled.unsqueeze(0)
57.     if c_pooled.shape[0] == 1: c_pooled = c_pooled.repeat(2, 1)
59.     model_kwargs = dict(cap_feats=p_embeds, cap_mask=txt_in.attention_mask, cfg_scale=4.5,
60.                         clip_text_sequence=c_res[1].to(dtype), clip_text_pooled=c_pooled)
61.    
62.     # 噪声生成 (1024x1024)
63.     z = torch.randn([2, 16, 128, 128], device=device, dtype=dtype)
64.    
65.     # 核心：robust_forward 确保 float32 采样器输入转回 bf16 兼容模型权重
66.     def robust_forward(x, t, **kwargs):
67.         return model.forward_with_cfg(x.to(dtype), t.to(dtype), **kwargs)
69.     samples = sample_fn(z, robust_forward, **model_kwargs)[-1]
70.    
71.     # VAE 解码
72.     samples = vae.decode(samples[:1].to(dtype) / 0.3611 + 0.1159).sample
73.     img = to_pil_image(((samples[0] + 1.0) / 2.0).clamp(0.0, 1.0).float().cpu())
74.     return img
76. if __name__ == "__main__":
77.     prompt = "<character_1><n>miku</n><gender>1girl</gender>blue_hair, long_twintails</appearance></character_1><general_tags></general_tags>"
78.     result = generate(prompt)
79.     result.save("success_output.png")
80.     print("✨ 生成成功！保存为 success_output.png")

复制代码

运行代码

1. python run_inference.py

复制代码

运行结果

5. 进阶使用：对话图片生成 create.py

[code]import torchimport osimport sysimport timeimport builtinsfrom PIL import Imagefrom safetensors.torch import load_filefrom torchvision.transforms.functional import to_pil_image# 修复源码中的浮点数和维度 Bug 的 Monkey Patch (如果还没改源码，请保留这段)_orig_zeros = torch.zerosdef _safe_zeros(*args, **kwargs):    new_args = list(args)    if len(args) > 0:        if isinstance(args[0], (list, tuple)):            new_args[0] = tuple(int(s) for s in args[0])        else:            for i in range(len(new_args)):                if isinstance(new_args, (int, float)):                    new_args = int(new_args)                elif isinstance(new_args, torch.Tensor) and new_args.ndim == 0:                    new_args = int(new_args.item())                else: break    return _orig_zeros(*new_args, **kwargs)torch.zeros = _safe_zerossys.path.append(os.getcwd())from models import NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIPfrom transport import Sampler, create_transportfrom diffusers.models import AutoencoderKLfrom transformers import AutoModel, AutoTokenizermodel_root = "./NewBie-image-Exp0.1"device = "cuda"dtype = torch.bfloat16def load_all_models():    print("
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