SwarmUI
0.9.3-Beta
SwarmUI v0.9.3 베타 .
이전에는 StableSwarmUI로 알려져 있었습니다.
전동 공구에 쉽게 액세스할 수 있도록 하고 고성능 및 확장성을 강조하는 모듈식 AI 이미지 생성 웹 사용자 인터페이스입니다. Stable Diffusion, Flux 등 AI 이미지 모델을 지원하며, 향후 AI 영상, 오디오 등도 지원할 계획입니다.
Discord에 가입하여 프로젝트에 대해 토론하고, 지원을 받고, 공지사항을 확인하세요.
새로운 기능에 대한 업데이트를 보려면 기능 발표 스레드를 따르십시오.
이 프로젝트는 베타 상태입니다. 이는 대부분의 작업에 대해 Swarm이 사용할 수 있는 뛰어난 도구를 갖추고 있지만 훨씬 더 많은 계획이 있다는 것을 의미합니다. Swarm은 대부분의 사용자, 초보자 및 전문가 모두에게 이상적인 UI로 권장됩니다. 아직 해결해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
초보자 사용자는 다양하고 강력한 기능을 통해 무엇이든 쉽게 생성할 수 있는 Swarm의 기본 생성 탭 인터페이스를 좋아할 것입니다. 고급 사용자는 무제한 원시 그래프를 얻기 위해 Comfy Workflow 탭을 선호할 수 있지만, 편의 기능(이미지 편집기, 자동 워크플로 생성 등) 및 강력한 도구(예: 그리드 생성기)를 위해 생성 탭으로 다시 돌아올 이유가 있습니다.
Swarm을 베타에서 무엇이든 완벽하게 준비된 릴리스 상태로 추진하는 데 관심이 있는 사람들은 PR을 제출할 수 있으며(기여 문서를 먼저 읽으십시오) 여기 GitHub 또는 Discord에서 문의하실 수 있습니다. 기능을 PR하기 전에 해당 기능에 대한 계획에 대해 문의하는 것이 좋습니다. 이미 구체적인 계획이 있거나 진행 중인 작업이 있을 수도 있습니다.
아직 구현되지 않은 주요 기능 목표:
더 나은 모바일 브라우저 지원
모델 선택기와 별도로 UI에 전체 세부 정보 "현재 모델" 표시(아마도 배치 사이드바 내의 탭으로?)
편의/레이아웃 사용자 정의를 위해 탭을 동적으로 이동하는 방법
LLM 지원 프롬프트
Swarm을 프로그램으로 편리하게 직접 배포(Electron 앱?)
경고 : Google Colab은 특히 무료 계정의 경우 원격 WebUI 사용을 반드시 허용하지는 않습니다.
Swarm을 사용해 보려면 Colab 링크: https://colab.research.google.com/github/mcmonkeyprojects/SwarmUI/blob/master/colab/colab-notebook.ipynb
Runpod 템플릿(참고: 타사 기여자 nerdylive123에서 유지 관리): https://runpod.io/console/deploy?template=u7mlkrmxq3&ref=c6jd6jj0
처음 시작하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 설정 진행 상황을 보려면 컨테이너 로그를 확인하세요. 템플릿을 확인하시겠습니까 ? 사용 방법에 대한 힌트 정보입니다.
참고: Windows 10을 사용하는 경우 먼저 git 및 DotNET 8 SDK를 수동으로 설치해야 할 수도 있습니다. (Windows 11에서는 자동화되었습니다.)
Install-Windows.bat 파일을 다운로드하여 설치하려는 위치( Program Files 아님)에 저장하고 실행합니다.
명령 프롬프트를 열고 자체적으로 설치해야 합니다.
더 이상 진행하지 않고 닫히면 다시 실행해 보세요. 때로는 두 번 실행해야 할 때도 있습니다. (해야 할 일: 수정하세요)
언제든지 서버를 다시 시작하는 데 사용할 수 있는 아이콘이 데스크탑에 배치됩니다.
설치 프로그램이 완료되면 SwarmUI 서버가 자동으로 시작되고 브라우저 창에서 설치 페이지가 열립니다.
페이지의 설치 지침을 따르십시오.
제출한 후에는 일부 설치 처리(모델 다운로드 등)에 몇 분이 소요됩니다.
(TODO): 일반 설치 화면을 제공하고 폴더와 모든 항목을 선택할 수 있는 훨씬 더 쉬운 독립형 사전 설치 프로그램인 .msi 또는 .exe 입니다.
https://git-scm.com/download/win에서 Git을 설치하세요.
https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/8.0에서 DotNET 8 SDK를 설치합니다(Windows용 SDK x64를 다운로드해야 합니다).
떼를 넣고 싶은 폴더에 터미널을 열고 git clone https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI 실행하세요.
폴더를 열고 launch-windows.bat 실행하세요.
아직 설치되지 않은 경우 OS 패키지 관리자를 통해 git , python3 설치합니다(python에 직접 포함되지 않은 배포판에는 pip 및 venv 포함해야 합니다).
예를 들어, 최신 Ubuntu 버전에서는 sudo apt install git python3-pip python3-venv
install-linux.sh 파일을 다운로드하여 설치하려는 위치에 저장한 후 실행하세요.
wget https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI/releases/download/0.6.5-Beta/install-linux.sh -O install-linux.sh
chmod +x install-linux.sh
터미널이 마음에 들면 폴더에 대한 터미널을 열고 다음 명령을 실행할 수 있습니다.
./install-linux.sh 스크립트를 실행하면 모든 것이 자동으로 설치되고 결국 브라우저에서 웹페이지가 열립니다.
페이지의 설치 지침을 따르세요.
나중에 언제든지 launch-linux.sh 스크립트를 실행하여 Swarm을 다시 시작할 수 있습니다.
페이지가 자동으로 열리지 않으면 http://localhost:7801 수동으로 열 수 있습니다.
아직 설치되지 않은 경우 OS 패키지 관리자를 통해 git , python3 설치합니다(python에 직접 포함되지 않은 배포판에는 pip 및 venv 포함해야 합니다).
예를 들어, 최신 Ubuntu 버전에서는 sudo apt install git python3-pip python3-venv
https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/8.0의 지침을 사용하여 DotNET 8을 설치합니다(모든 관련 하위 패키지가 포함되어 있으므로 dotnet-sdk-8.0 필요).
일부 사용자는 특정 Linux 배포판에서 aspnet-runtime 별도로 설치될 것으로 예상한다고 말했습니다.
쉘 터미널을 열고 설치하려는 디렉토리로 cd 이동하세요.
셸 명령을 실행합니다.
git clone https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI
CD SwarmUI
./launch-linux.sh
http://localhost:7801/Install 엽니다(자체 실행되지 않는 경우).
페이지의 설치 지침을 따르세요.
(TODO): 배포판별 세부 정보 등이 포함된 전용 문서를 아웃링크할 수도 있습니다. Linux용 원클릭 설치 프로그램도 만들 수 있을까요?
참고 : SwarmUI는 M1 또는 M2(Mx) Apple 실리콘 프로세서가 장착된 Mac 컴퓨터에서만 실행할 수 있습니다.
터미널을 엽니다.
brew update 사용하여 brew 패키지가 업데이트되었는지 확인하세요.
brew doctor 를 통해 brew 설치를 확인하십시오. 명령 출력에 오류가 표시되어서는 안 됩니다.
macOS용 .NET 설치: brew install dotnet .
Python이 없으면 설치하십시오. brew install [email protected] 및 brew install virtualenv
디렉터리( cd )를 SwarmUI를 설치하려는 폴더로 변경합니다.
SwarmUI GitHub 저장소를 복제합니다: git clone https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI .
cd SwarmUI 하고 설치 스크립트를 실행합니다: ./launch-macos.sh .
이제 설치가 시작되고 인터넷에서 Stable Diffusion 모델을 다운로드합니다. 인터넷 연결에 따라 이 작업은 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 웹 브라우저가 SwarmUI 창을 열 때까지 기다립니다.
SwarmUI 설치 중에 사용하려는 백엔드 유형을 묻는 메시지가 표시됩니다. M1 또는 M2가 있는 Mac 컴퓨터의 경우 ComfyUI 백엔드를 안전하게 선택하고 모델 다운로드 화면에서 Stable Diffusion XL Base 및 Refiner 모델을 선택할 수 있습니다.
Nvidia GPU를 전달하려면 Nvidia 컨테이너 툴킷이 설치되어 있어야 합니다: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html
쉘 터미널을 열고 설치하려는 디렉토리로 cd 이동하세요.
셸 명령을 실행합니다.
git clone https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI
CD SwarmUI
./launch-docker.sh
브라우저에서 localhost:7801 엽니다.
Models 및 Output 디렉터리를 전달하고 Data 및 dlbackend 독립적인 영구 볼륨으로 마운트합니다.
문서 폴더를 참조하세요.
"Swarm" 이름은 UI의 원래 핵심 기능인 GPU '군집'이 동일한 사용자에 대한 이미지를 동시에 생성할 수 있도록 하는 것(특히 대규모 그리드 세대의 경우)을 참조한 것입니다. 이는 이름에 영감을 준 기능일 뿐 Swarm의 모든 기능이 끝나는 것은 아닙니다.
SwarmUI의 전반적인 목표는 Stable Diffusion과 관련된 모든 기능을 갖춘 원스톱 상점이 되는 것입니다.
기술적 선택에 대한 동기는 동기 문서를 참조하세요.
이 프로젝트:
7-zip(LGPL) 사본을 포함합니다.
ComfyUI(GPL)를 자동으로 설치하는 기능이 있습니다.
백엔드 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui(AGPL)로 사용할 수 있는 옵션이 있습니다.
christophschuhmann/improved-aesthetic-predictor(Apache2) 및 yuvalkirstain/PickScore(MIT)를 자동으로 설치할 수 있습니다.
git-for-windows(GPLv2)를 자동으로 설치할 수 있습니다.
MIT/BSD/Apache2/PythonSoftwareFoundation pip 패키지를 자동으로 설치할 수 있습니다:spandrel, dill, imageio-ffmpeg, opencv-python-headless, matplotlib, rembg, kornia, Cython
YOLOv8 얼굴 감지를 위해 Ultralytics(AGPL)를 자동으로 설치할 수 있습니다(예: SwarmYoloDetection 노드 또는 <segment:yolo-...> 구문 사용은 AGPL 용어의 적용을 받을 수 있음).
IP Adapter - Face 지원
JSON.NET(MIT), FreneticUtilities(MIT), LiteDB(MIT), ImageSharp(오픈 소스 분할 라이선스의 Apache2)를 사용합니다.
BootStrap(MIT), Select2(MIT), JQuery(MIT), Exfr(MIT)의 웹 자산 복사본을 포함합니다.
설치 전 비순수 FOSS 라이센스에 대한 개별 라이센스 공지가 있는 일부 사용자 정의 노드 팩을 설치하는 데 사용할 수 있습니다.
자체 라이센스나 법적 조건이 있을 수 있는 사용자 구축 확장을 지원합니다.
SwarmUI 자체는 MIT 라이선스를 따르지만 일부 사용은 위에 나열된 연결된 프로젝트의 GPL 변형 라이선스에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 사용되는 모든 모델에는 자체 라이선스가 있다는 점에 유의하세요.
(2024년 6월 이전 업데이트의 경우)
MIT 라이센스(MIT) 저작권(c) 2024 Stability AI
MIT 라이센스 (MIT)
저작권 (c) 2024 Alex "mcmonkey" Goodwin
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