Windows： 如何实现CLIPTokenizer.from_pretrained`本地加载`stable-diffusion-2-1-base`

参考：https://blog.csdn.net/qq_38423499/article/details/137158458
https://github.com/VinAIResearch/Anti-DreamBooth?tab=readme-ov-file

联网下载没有问题：

import os

os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-1-base", torch_dtype=torch.float16
)

从 Hugging Face 上下载指定仓库的模型后，会保存到了C:\Users\***\.cache\huggingface\diffusers\models--stabilityai--stable-diffusion-2-1-base文件夹下面，总共14个文件

但是，我们进行CLIPTokenizer.from_pretrained进行本地路径加载stable-diffusion-2-1-base时，报错：

起初，按照要求将stable-diffusion-2-1-base稳定扩散版本的预训练文件v2-1_512-ema-pruned.ckpt下载并保存到args.pretrained_model_name_or_path="./stable-diffusion/stable-diffusion-2-1-base"路径下。但是在执行下面代码时，总是遇到OSError问题：

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
            args.pretrained_model_name_or_path,
            torch_dtype=torch_dtype,
            safety_checker=None,
            revision=args.revision,
            )

因此，将args.pretrained_model_name_or_path路径改成了“stabilityai/stable-diffusion-2-1-base”

不足：这种方式需要开放梯子，不然会出现ConnectTimeout

方案二：能否将需要的文件下载到本地，方便执行

1. 下载目标：
代码需要从 Hugging Face 下载 stabilityai/stable-diffusion-2-1-base 模型文件。