الصفحة الرئيسية>موارد بناء الموقع>بيانات الموقع
تنزيل

onnx-web

تم تصميم onnx-web لتبسيط عملية تشغيل Stable Diffusion ونماذج ONNX الأخرى حتى تتمكن من التركيز على صنع أعمال فنية عالية الجودة وعالية الدقة. بفضل كفاءة تسريع الأجهزة على كل من وحدات معالجة الرسومات AMD وNvidia، وتقديم احتياطي موثوق لبرامج وحدة المعالجة المركزية، فإنه يوفر مجموعة الميزات الكاملة على سطح المكتب وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والخوادم متعددة وحدات معالجة الرسومات مع تجربة مستخدم سلسة.

يمكنك التنقل عبر واجهة مستخدم الويب سهلة الاستخدام، والتي تتم استضافتها على صفحات Github ويمكن الوصول إليها عبر جميع المتصفحات الرئيسية، بما في ذلك جهازك المحمول الذي تستخدمه. هنا، لديك المرونة في اختيار نماذج الانتشار والمسرعات لكل مسار صورة، مع سهولة الوصول إلى معلمات الصورة التي تحدد كل وضع. سواء كنت تقوم بتحميل الصور أو التعبير عن لمستك الفنية من خلال الرسم الداخلي والرسم الخارجي، فإن onnx-web يوفر بيئة سهلة الاستخدام بقدر ما هي قوية. يتم عرض صور المخرجات الحديثة بدقة أسفل عناصر التحكم، لتكون بمثابة مرجع مرئي مفيد لإعادة النظر في المعلمات السابقة أو إعادة مزج مخرجاتك السابقة.

تعمق أكثر في تجربة onnx-web من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة به، المتوافقة مع كل من Linux وWindows. تدمج واجهة RESTful هذه بسلاسة خطوط الأنابيب المختلفة من مكتبة ناشرات HuggingFace، مما يوفر بيانات وصفية قيمة عن النماذج والمسرعات، إلى جانب المخرجات التفصيلية من عمليات التشغيل الإبداعية الخاصة بك.

انطلق في رحلتك الفنية الإبداعية مع onnx-web، واستكشف إمكانياته من خلال موقع التوثيق التفصيلي الخاص بنا. ابحث عن دليل البدء الشامل ودليل الإعداد ودليل المستخدم في انتظار تمكين مساعيك الإبداعية!

يرجى مراجعة موقع التوثيق لمزيد من المعلومات:

  • دليل البدء
  • دليل الإعداد
  • دليل المستخدم

معاينة علامة التبويب txt2img باستخدام SDXL لإنشاء رواد فضاء أشباح يأكلون الهامبرغر الغريب في محطة فضائية مهجورة

سمات

هذه قائمة غير كاملة من الميزات الجديدة والمثيرة للاهتمام:

  • يدعم SDXL وSDXL توربو
  • مجموعة واسعة من أدوات الجدولة: DDIM، وDEIS، وDPM SDE، وEuler Ancestral، وLCM، وUniPC، والمزيد
  • تسريع الأجهزة على كل من AMD وNvidia
    • تم اختباره على CUDA وDirectML وROCm
    • دعم نصف الدقة لوحدات معالجة الرسوميات ذات الذاكرة المنخفضة على كل من AMD وNvidia
    • احتياطي البرامج لأنظمة وحدة المعالجة المركزية فقط
  • تطبيق ويب لإنشاء وعرض الصور
    • مستضافة على صفحات Github، من CDN الخاص بك، أو محليًا
    • يحافظ على صورك الحديثة ويتقدم أثناء تغيير علامات التبويب
    • قم بوضع صور متعددة في قائمة الانتظار وأعد محاولة الأخطاء
    • الترجمات متاحة للغة الإنجليزية والفرنسية والألمانية والإسبانية (يرجى فتح موضوع للمزيد)
  • يدعم العديد من خطوط أنابيب diffusers
    • txt2img
    • img2img
    • inpainting، مع رسم القناع وتحميله
    • بانوراما لكل من SD v1.5 وSDXL
    • الارتقاء، مع تسريع ONNX
  • إضافة واستخدام النماذج الخاصة بك
    • تحويل النماذج من الناشرين ونقاط التفتيش SD
    • قم بتنزيل النماذج من مصادر HuggingFace hub وCivitai وHTTPS
  • مزيج في شبكات إضافية
    • مزج دائم وسريع
    • يدعم أوزان LoRA وLyCORIS
    • يدعم مفاهيم الانعكاس النصي والتضمينات
      • يمكن التحكم في كل طبقة من التضمينات واستخدامها بشكل فردي
  • كونترول نت
    • مرشحات الصور للكشف عن الحواف وطرق أخرى
    • مع تسريع ONNX
  • وضع عالي الدقة
    • يقوم بتشغيل img2img على نتائج خطوط الأنابيب الأخرى
    • يمكن أن تنتج التكرارات المتعددة صورًا بدقة 8K وأكبر
  • مطالبات متعددة المراحل والمنطقة
    • الجمع بسلاسة بين المطالبات المتعددة في نفس الصورة
    • تقديم مطالبات لمناطق مختلفة في الصورة ودمجها معًا
    • تغيير المطالبة بوضع Highres وتحسين التفاصيل دون التكرار
  • طول موجه لانهائي
    • مع الترجيح الفوري الطويل
  • وضع مزج الصورة
    • الجمع بين الصور من التاريخ
  • الارتقاء والتصحيح
    • الارتقاء باستخدام Real ESRGAN وSwinIR وStable Diffusion
    • تصحيح الوجه باستخدام CodeFormer وGFPGAN
  • يمكن تشغيل خادم API عن بعد
    • يمكن تقديم REST API عبر HTTPS أو HTTP
    • معالجة الخلفية لجميع خطوط أنابيب الصور
    • يتم تشغيل الاستقصاء لحالة الصورة بشكل جيد مع موازنات التحميل
  • تم توفير حاويات OCI
    • لجميع مسرعات الأجهزة المدعومة
    • يتضمن كلاً من حزمة API وواجهة المستخدم الرسومية في حاوية واحدة
    • يعمل بشكل جيد على RunPod وVast.ai وخدمات استضافة حاويات GPU الأخرى

محتويات

  • onnx-web
    • سمات
    • محتويات
    • يثبت
      • إضافة النماذج الخاصة بك
    • الاستخدام
      • الأخطاء المعروفة والحلول
      • تشغيل الحاويات
    • الاعتمادات

يثبت

هناك عدة طرق لتشغيل onnx-web:

  • عبر منصة:
    • استنساخ هذا المستودع، وإنشاء بيئة افتراضية، وتشغيل pip install
    • سحب وتشغيل حاويات OCI
  • على ويندوز:
    • انسخ هذا المستودع وقم بتشغيل أحد البرامج النصية setup-*.bat
    • قم بتنزيل وتشغيل الحزمة التجريبية الشاملة

ما عليك سوى تشغيل الخادم ولا تحتاج إلى تجميع أي شيء. تتم استضافة واجهة المستخدم الرسومية للعميل على صفحات Github وهي مضمنة في حزمة Windows الكل في واحد.

تم نقل مستندات الإعداد الموسعة إلى دليل الإعداد.

إضافة النماذج الخاصة بك

يمكنك إضافة نماذجك الخاصة عن طريق تنزيلها من HuggingFace Hub أو Civitai أو عن طريق تحويلها من ملفات محلية، دون إجراء أي تغييرات على التعليمات البرمجية. يمكنك أيضًا التنزيل والدمج في شبكات إضافية، مثل LoRAs وTextual Inversions، باستخدام الرموز المميزة في الموجه.

الاستخدام

الأخطاء المعروفة والحلول

الرجاء مراجعة قسم الأخطاء المعروفة في دليل المستخدم.

تشغيل الحاويات

تم نقل هذا إلى دليل مسؤول الخادم.

الاعتمادات

تم نسخ بعض رموز التحويل وخط الأنابيب أو استخلاصها من التعليمات البرمجية في:

  • Amblyopius/Stable-Diffusion-ONNX-FP16
    • GPL v3: https://github.com/Amblyopius/Stable-Diffusion-ONNX-FP16/blob/main/LICENSE
    • https://github.com/Amblyopius/Stable-Diffusion-ONNX-FP16/blob/main/pipeline_onnx_stable_diffusion_controlnet.py
    • https://github.com/Amblyopius/Stable-Diffusion-ONNX-FP16/blob/main/pipeline_onnx_stable_diffusion_instruct_pix2pix.py
  • d8ahazard/sd_dreambooth_extension
    • الترخيص غير التجاري: https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension/blob/main/license.md
    • https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension/blob/main/dreambooth/sd_to_diff.py
  • huggingface/diffusers
    • أباتشي الإصدار 2: https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/LICENSE
    • https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert_stable_diffusion_checkpoint_to_onnx.py
  • uchuusen/onnx_stable_diffusion_controlnet
    • GPL v3: https://github.com/uchuusen/onnx_stable_diffusion_controlnet/blob/main/LICENSE
  • uchuusen/pipeline_onnx_stable_diffusion_instruct_pix2pix
    • أباتشي الإصدار 2: https://github.com/uchuusen/pipeline_onnx_stable_diffusion_instruct_pix2pix/blob/main/LICENSE

تتمتع هذه الأجزاء بتراخيص خاصة بها مع قيود إضافية على الاستخدام التجاري والتعديل وإعادة التوزيع. يتم توفير بقية المشروع بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وأنا أعمل على عزل هذه المكونات في المكتبة.

هناك العديد من الخيارات الجيدة الأخرى لاستخدام Stable Diffusion مع تسريع الأجهزة، بما في ذلك:

  • https://github.com/Amblyopius/AMD-Stable-Diffusion-ONNX-FP16
  • https://github.com/azuritecoin/OnnxDiffusersUI
  • https://github.com/ForserX/StableDiffusionUI
  • https://github.com/pingzing/stable-diffusion-playground
  • https://github.com/quickwick/stable-diffusion-win-amd-ui

لم يكن من الممكن إعداد هذا الإعداد وتشغيله على AMD بدون أدلة من خلال:

  • https://Gist.github.com/harishanand95/75f4515e6187a6aa3261af6ac6f61269
  • https://Gist.github.com/averad/256c507baa3dcc9464203dc14610d674
  • https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-AMD-GPUs
  • https://www.travelneil.com/stable-diffusion-updates.html
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل