代码仓库：

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main

截图：

为什么有两个分词器 tokenizer 和 tokenizer_2？

在仔细阅读这些代码后，我们了解到 tokenizer_2 主要是用于 refiner 模型的。

# Load text tokenizer(s)
if not self.pipeline_type.is_sd_xl_refiner():self.tokenizer = make_tokenizer(self.version, self.pipeline_type, self.hf_token, framework_model_dir)
if self.pipeline_type.is_sd_xl():self.tokenizer2 = make_tokenizer(self.version, self.pipeline_type, self.hf_token, framework_model_dir, subfolder='tokenizer_2')

代码片段：

elif version == 'xl-1.0':if pipeline.is_sd_xl_base():return "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"elif pipeline.is_sd_xl_refiner():return "stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0"else:raise ValueError(f"Unsupported SDXL 1.0 pipeline {pipeline.name}")

什么是分词器？

分词器（Tokenizer）是自然语言处理（NLP）中的一种工具，其主要任务是将文本划分成更小的单元，通常是词语或子词。这些小单元被称为标记（tokens）。分词器在NLP任务中扮演着关键角色，其主要应用包括：

1. 文本预处理： 在将文本输入NLP模型之前，通常需要对文本进行预处理。分词器负责将连续的文本转换成离散的标记序列，以便模型更好地理解和处理文本。

2. 特征提取： 在一些NLP任务中，模型需要将文本表示为数值向量，以进行机器学习任务。分词器的作用是将文本转换成模型能理解的标记序列，然后进行嵌入（embedding）等操作，最终得到文本的数值向量表示。

3. 语言模型训练： 在训练语言模型时，分词器帮助模型理解文本结构，学习单词或子词之间的关系，以及捕捉语法和语义信息。

4. 机器翻译： 在机器翻译任务中，分词器有助于将源语言和目标语言的文本分别转换成标记序列，使模型能更好地理解和转换语言之间的对应关系。

5. 信息检索： 在信息检索任务中，分词器有助于将用户查询或文档文本转换成可检索的标记序列，以便进行文本匹配和检索相关信息。

在NLP领域中，分词器的选择通常取决于任务的性质和语言的特点。不同的语言和任务可能需要不同类型的分词策略，包括基于词典的方法、统计方法、基于深度学习的方法等。一些流行的分词器包括基于深度学习的BERT Tokenizer、基于规则的NLTK分词器、基于统计的Stanford分词器等。