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

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

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）：

# 格式：wget [代理前缀][原始GitHub链接]
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

下载模型源码压缩包：

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

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：

# 直接指定文件名安装
pip install flash_attn-2.8.3+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

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

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： bash git clone https://github.com/NewBieAI-Lab/NewBie-image-Exp0.1.git cd NewBie-image-Exp0.1
下载权重：从 HuggingFace 下载 NewBie-image-Exp0.1[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：

import os
path = 'models/model.py'
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
# 修复 1：修正切片索引必须为整数的问题 (int conversion)
content = content.replace(':max_cap', ':int(max_cap)')
content = content.replace('torch.zeros(bsz, max_seq_len', 'torch.zeros(bsz, int(max_seq_len)')
content = content.replace('[:max_seq_len]', '[:int(max_seq_len)]')
# 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)
old_cat = 'combined_features = torch.cat([t_emb, clip_emb], dim=-1)'
new_cat = """
            if clip_emb.ndim == 1:
                clip_emb = clip_emb.unsqueeze(0)
            if clip_emb.shape[0] != t_emb.shape[0]:
                clip_emb = clip_emb.expand(t_emb.shape[0], -1)
            combined_features = torch.cat([t_emb, clip_emb], dim=-1)
"""
content = content.replace(old_cat, new_cat)
with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(content)
print("✅ models/model.py 源码修复完成！")

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。

import torch
import os
import sys
from PIL import Image
from safetensors.torch import load_file
from torchvision.transforms.functional import to_pil_image
# 确保加载本地 models 和 transport
sys.path.append(os.getcwd())
from models import NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP
from transport import Sampler, create_transport
from diffusers.models import AutoencoderKL
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# --- 配置 ---
model_root = "./NewBie-image-Exp0.1" # 权重路径
device = "cuda"
dtype = torch.bfloat16
print("1. 加载文本编码器 (Gemma 3 & Jina CLIP)...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(f"{model_root}/text_encoder")
text_encoder = AutoModel.from_pretrained(f"{model_root}/text_encoder", torch_dtype=dtype).to(device).eval()
clip_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(f"{model_root}/clip_model", trust_remote_code=True)
clip_model = AutoModel.from_pretrained(f"{model_root}/clip_model", torch_dtype=dtype, trust_remote_code=True).to(device).eval()
print("2. 加载 VAE...")
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(f"{model_root}/vae").to(device, dtype)
print("3. 初始化 Transformer...")
model = NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP(
    in_channels=16, qk_norm=True,
    cap_feat_dim=text_encoder.config.text_config.hidden_size,
)
ckpt_path = f"{model_root}/transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors"
model.load_state_dict(load_file(ckpt_path), strict=True)
model.to(device, dtype).eval()
# 准备采样器
sampler = Sampler(create_transport("Linear", "velocity"))
sample_fn = sampler.sample_ode(sampling_method="midpoint", num_steps=28, time_shifting_factor=6.0)
@torch.no_grad()
def generate(user_prompt):
    system_prompt = "You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts."
    prompts = [system_prompt + user_prompt, " "] # 正负向 Batch=2
    # 特征编码
    txt_in = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(device)
    p_embeds = text_encoder(**txt_in, output_hidden_states=True).hidden_states[-2]
    clip_in = clip_tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
    c_res = clip_model.get_text_features(input_ids=clip_in.input_ids, attention_mask=clip_in.attention_mask)
    c_pooled = c_res[0].to(dtype)
    if c_pooled.ndim == 1: c_pooled = c_pooled.unsqueeze(0)
    if c_pooled.shape[0] == 1: c_pooled = c_pooled.repeat(2, 1)
    model_kwargs = dict(cap_feats=p_embeds, cap_mask=txt_in.attention_mask, cfg_scale=4.5, 
                        clip_text_sequence=c_res[1].to(dtype), clip_text_pooled=c_pooled)
    # 噪声生成 (1024x1024)
    z = torch.randn([2, 16, 128, 128], device=device, dtype=dtype)
    # 核心：robust_forward 确保 float32 采样器输入转回 bf16 兼容模型权重
    def robust_forward(x, t, **kwargs):
        return model.forward_with_cfg(x.to(dtype), t.to(dtype), **kwargs)
    samples = sample_fn(z, robust_forward, **model_kwargs)[-1]
    # VAE 解码
    samples = vae.decode(samples[:1].to(dtype) / 0.3611 + 0.1159).sample
    img = to_pil_image(((samples[0] + 1.0) / 2.0).clamp(0.0, 1.0).float().cpu())
    return img
if __name__ == "__main__":
    prompt = "<character_1><n>miku</n><gender>1girl</gender><appearance>blue_hair, long_twintails</appearance></character_1><general_tags><style>anime_style</style></general_tags>"
    result = generate(prompt)
    result.save("success_output.png")
    print("✨ 生成成功！保存为 success_output.png")

运行代码

python run_inference.py

运行结果

5. 进阶使用：对话图片生成 `create.py`

import torch
import os
import sys
import time
import builtins
from PIL import Image
from safetensors.torch import load_file
from 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.zeros
def _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[i], (int, float)):
                    new_args[i] = int(new_args[i])
                elif isinstance(new_args[i], torch.Tensor) and new_args[i].ndim == 0:
                    new_args[i] = int(new_args[i].item())
                else: break
    return _orig_zeros(*new_args, **kwargs)
torch.zeros = _safe_zeros
sys.path.append(os.getcwd())
from models import NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP
from transport import Sampler, create_transport
from diffusers.models import AutoencoderKL
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model_root = "./NewBie-image-Exp0.1"
device = "cuda"
dtype = torch.bfloat16
def load_all_models():
    print("🚀 正在加载模型组件...")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(f"{model_root}/text_encoder")
    text_encoder = AutoModel.from_pretrained(f"{model_root}/text_encoder", torch_dtype=dtype).to(device).eval()
    clip_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(f"{model_root}/clip_model", trust_remote_code=True)
    clip_model = AutoModel.from_pretrained(f"{model_root}/clip_model", torch_dtype=dtype, trust_remote_code=True).to(device).eval()
    vae = AutoencoderKL.from_pretrained(f"{model_root}/vae").to(device, dtype)
    model = NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP(
        in_channels=16, qk_norm=True,
        cap_feat_dim=text_encoder.config.text_config.hidden_size,
    )
    ckpt_path = f"{model_root}/transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors"
    model.load_state_dict(load_file(ckpt_path), strict=True)
    model.to(device, dtype).eval()
    sampler = Sampler(create_transport("Linear", "velocity"))
    return tokenizer, text_encoder, clip_tokenizer, clip_model, vae, model, sampler
@torch.no_grad()
def encode_prompts(user_input, tokenizer, text_encoder, clip_tokenizer, clip_model):
    system_prompt = "You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts."
    prompts = [system_prompt + user_input, " "]
    txt_in = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(device)
    outputs = text_encoder(**txt_in, output_hidden_states=True)
    prompt_embeds = outputs.hidden_states[-2].to(dtype)
    clip_in = clip_tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
    clip_res = clip_model.get_text_features(input_ids=clip_in.input_ids, attention_mask=clip_in.attention_mask)
    c_pooled = clip_res[0].to(dtype)
    if c_pooled.ndim == 1: c_pooled = c_pooled.unsqueeze(0)
    if c_pooled.shape[0] == 1: c_pooled = c_pooled.repeat(2, 1)
    return prompt_embeds, txt_in.attention_mask, clip_res[1].to(dtype), c_pooled
def main():
    tokenizer, text_encoder, clip_tokenizer, clip_model, vae, model, sampler = load_all_models()
    print("\n✅ 加载完成。输入 'quit' 退出。建议使用英文或 XML 标签。")
    image_count = 1
    while True:
        try:
            # 兼容编码的输入方式
            print(f"\n[{image_count}] 请输入提示词 >> ", end='', flush=True)
            line = sys.stdin.buffer.readline()
            if not line: break
            user_input = line.decode('utf-8', errors='ignore').strip()
            if user_input.lower() in ['quit', 'exit']: break
            if not user_input: continue
            print(f"⏳ 正在生成...")
            p_embeds, p_masks, c_seq, c_pooled = encode_prompts(user_input, tokenizer, text_encoder, clip_tokenizer, clip_model)
            model_kwargs = dict(cap_feats=p_embeds, cap_mask=p_masks, cfg_scale=4.5, clip_text_sequence=c_seq, clip_text_pooled=c_pooled)
            z = torch.randn([2, 16, 128, 128], device=device, dtype=dtype)
            def robust_forward(x, t, **kwargs):
                t_input = t.to(dtype)
                if t_input.ndim == 0: t_input = t_input.expand(x.shape[0])
                return model.forward_with_cfg(x.to(dtype), t_input, **kwargs)
            sample_fn = sampler.sample_ode(sampling_method="midpoint", num_steps=28, time_shifting_factor=6.0)
            samples = sample_fn(z, robust_forward, **model_kwargs)[-1]
            samples = vae.decode(samples[:1].to(dtype) / 0.3611 + 0.1159).sample
            img = to_pil_image(((samples[0] + 1.0) / 2.0).clamp(0.0, 1.0).float().cpu())
            save_name = f"output_{int(time.time())}.png"
            img.save(save_name)
            print(f"✨ 已保存为: {save_name}")
            image_count += 1
        except Exception as e:
            print(f"❌ 错误: {e}")
if __name__ == "__main__":
    main()

5. 关键避坑总结

参数对齐：对于 3.5B 版本，必须使用 NextDiT_3B_GQA_patch2_Adaln_Refiner_WHIT_CLIP 类，它内部预设了 2304 维度，手动传 hidden_size 会报 TypeError。
数据类型 (Dtype)：torchdiffeq 采样器默认使用 float32 计算，必须在 forward 入口处强制强制 .to(torch.bfloat16)，否则会报矩阵乘法类型不匹配错误。
XML 提示词：该模型对 XML 标签非常敏感，推荐遵循官方格式进行多角色和属性定义，以发挥最强性能。
Batch 防空：推理时建议 Batch Size 设为 2（正向 + 负向），并给负向提示词一个空格 " "，防止 CLIP 编码返回空张量。

通过以上步骤，你就可以完美运行 NewBie-image-Exp0.1 了。祝你的动漫生成之旅愉快！

引用链接

NewBie-image-Exp0.1: https://huggingface.co/NewBie-AI/NewBie-image-Exp0.1

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

前言

1. 硬件要求与环境准备

安装核心依赖

补充技巧：受限环境下下载与本地安装

1. 使用 `wget` 下载特定组件

2. 本地执行 `pip` 安装

2. 获取源码与权重

3. 核心步骤：修复源码 Bug（自动补丁）

4. 编写推理脚本 `run_inference.py`

5. 进阶使用：对话图片生成 `create.py`

5. 关键避坑总结

引用链接

大数据与机器学习

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