theluyuan/DiffSynth-Studio
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feng0w0
2025-12-27 15:01:10 +08:00
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55
docs/zh/Pipeline_Usage/Setup_NPU_doc.md Normal file
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@@ -0,0 +1,55 @@
# 安装依赖
从源码安装（推荐）：
```
git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
cd DiffSynth-Studio
pip install -e .
```
从 pypi 安装（存在版本更新延迟，如需使用最新功能，请从源码安装）
```
pip install diffsynth
```
## GPU/NPU 支持
* NVIDIA GPU
按照以上方式安装即可。
* AMD GPU
需安装支持 ROCm 的 `torch` 包，以 ROCm 6.4（本文更新于 2025 年 12 月 15 日）、Linux 系统为例，请运行以下命令
```shell
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.4
```
* Ascend NPU
1. 通过官方文档安装[CANN](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/83RC1/softwareinst/instg/instg_quick.html?Mode=PmIns&InstallType=local&OS=openEuler&Software=cannToolKit)
2. 根据[安装依赖](#安装依赖)安装diffsynth仓
3. 安装torch-npu仓。Ascend NPU 通过 `torch-npu` 包提供支持，以 `2.7.1` 版本（本文更新于 2025 年 12 月 15 日）为例，请运行以下命令
```shell
# aarch64/ARM
pip install torch-npu==2.7.1 torchvision==0.22.1
# x86
pip install torch==2.7.1+cpu torchvision==0.22.1+cpu --extra-index-url "https://download.pytorch.org/whl/cpu"
pip install torch-npu==2.7.1
```
使用 Ascend NPU 时，请将 Python 代码中的 `"cuda"` 改为 `"npu"`，详见[NPU 支持](/docs/zh/Pipeline_Usage/GPU_support.md#ascend-npu)。
## 其他安装问题
如果在安装过程中遇到问题，可能是由上游依赖包导致的，请参考这些包的文档：
* [torch](https://pytorch.org/get-started/locally/)
* [Ascend/pytorch](https://github.com/Ascend/pytorch)
* [sentencepiece](https://github.com/google/sentencepiece)
* [cmake](https://cmake.org)

56
docs/zh/Pipeline_Usage/Setup_NPU_pip.md Normal file
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@@ -0,0 +1,56 @@
# 安装依赖
从源码安装（推荐）：
```
git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
cd DiffSynth-Studio
pip install -e .
```
从 pypi 安装（存在版本更新延迟，如需使用最新功能，请从源码安装）
```
pip install diffsynth
```
## GPU/NPU 支持
* NVIDIA GPU
按照以上方式安装即可。
* AMD GPU
需安装支持 ROCm 的 `torch` 包，以 ROCm 6.4（本文更新于 2025 年 12 月 15 日）、Linux 系统为例，请运行以下命令
```shell
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.4
```
* Ascend NPU
1. 通过官方文档安装[CANN](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/83RC1/softwareinst/instg/instg_quick.html?Mode=PmIns&InstallType=local&OS=openEuler&Software=cannToolKit)
2. 从源码安装
```shell
git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
cd DiffSynth-Studio
# aarch64/ARM
pip install -e .[npu_aarch64] --extra-index-url "https://download.pytorch.org/whl/cpu"
# x86
pip install -e .[npu]
```
使用 Ascend NPU 时，请将 Python 代码中的 `"cuda"` 改为 `"npu"`，详见[NPU 支持](/docs/zh/Pipeline_Usage/GPU_support.md#ascend-npu)。
## 其他安装问题
如果在安装过程中遇到问题，可能是由上游依赖包导致的，请参考这些包的文档：
* [torch](https://pytorch.org/get-started/locally/)
* [Ascend/pytorch](https://github.com/Ascend/pytorch)
* [sentencepiece](https://github.com/google/sentencepiece)
* [cmake](https://cmake.org)

18
pyproject.toml
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@@ -10,8 +10,6 @@ authors = [{name = "ModelScope Team"}]
license = {text = "Apache-2.0"}
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
"torch>=2.0.0",
"torchvision",
"transformers",
"imageio",
"imageio[ffmpeg]",
@@ -32,6 +30,22 @@ classifiers = [
"Operating System :: OS Independent",
]
[project.optional-dependencies]
gpu = [
"torch>=2.0.0",
"torchvision"
]
npu_aarch64 = [
"torch==2.7.1",
"torch-npu==2.7.1",
"torchvision==0.22.1"
]
npu = [
"torch==2.7.1+cpu",
"torch-npu==2.7.1",
"torchvision==0.22.1+cpu"
]
[tool.setuptools.packages.find]
[tool.setuptools]