onnx web

onnx-웹

onnx-web은 Stable Diffusion 및 기타 ONNX 모델 실행 프로세스를 단순화하여 고품질, 고해상도 아트 제작에 집중할 수 있도록 설계되었습니다. AMD 및 Nvidia GPU 모두에서 하드웨어 가속의 효율성을 높이고 안정적인 CPU 소프트웨어 폴백을 제공하여 데스크탑, 노트북 및 다중 GPU 서버에 완벽한 기능 세트를 제공하며 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

Github 페이지에 호스팅되고 모바일 장치를 포함한 모든 주요 브라우저에서 액세스할 수 있는 사용자 친화적인 웹 UI를 통해 탐색할 수 있습니다. 여기에서는 각 이미지 파이프라인에 대한 확산 모델과 가속기를 선택할 수 있는 유연성이 있으며, 각 모드를 정의하는 이미지 매개변수에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이미지를 업로드하든 인페인팅 및 아웃페인팅을 통해 예술적 감각을 표현하든 onnx-web은 강력하면서도 사용자 친화적인 환경을 제공합니다. 최근 출력 이미지는 컨트롤 아래에 깔끔하게 표시되어 이전 매개변수를 다시 확인하거나 이전 출력을 리믹스할 수 있는 편리한 시각적 참조 역할을 합니다.

Linux 및 Windows와 모두 호환되는 API를 통해 onnx-web 경험에 대해 자세히 알아보세요. 이 RESTful 인터페이스는 HuggingFace 디퓨저 라이브러리의 다양한 파이프라인을 원활하게 통합하여 모델 및 액셀러레이터에 대한 귀중한 메타데이터와 함께 크리에이티브 실행의 세부 출력을 제공합니다.

onnx-web을 통해 생성적 예술 여정을 시작하고 자세한 설명서 사이트를 통해 그 기능을 살펴보세요. 귀하의 창의적인 노력에 힘을 실어줄 종합적인 시작 가이드, 설정 가이드, 사용자 가이드를 찾아보세요!

자세한 내용은 설명서 사이트를 확인하세요.

• 시작 가이드
• 설정 가이드
• 사용자 가이드

특징

다음은 새롭고 흥미로운 기능의 불완전한 목록입니다.

• SDXL 및 SDXL 터보 지원
• 다양한 스케줄러: DDIM, DEIS, DPM SDE, Euler Ancestral, LCM, UniPC 등
• AMD와 Nvidia의 하드웨어 가속
  • CUDA, DirectML 및 ROCm에서 테스트됨
  • AMD와 Nvidia 모두에서 저메모리 GPU에 대한 반정밀도 지원
  • CPU 전용 시스템에 대한 소프트웨어 폴백
• 이미지를 생성하고 볼 수 있는 웹 앱
  • Github 페이지, CDN 또는 로컬에서 호스팅됨
  • 탭을 변경해도 최근 이미지와 진행 상황이 유지됩니다.
  • 여러 이미지를 대기열에 추가하고 오류를 다시 시도하세요.
  • 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어 번역 가능(자세한 내용은 이슈를 열어주세요)
• 많은 diffusers 파이프라인 지원
  • txt2img
  • img2img
  • 인페인팅, 마스크 그리기 및 업로드 포함
  • 파노라마(SD v1.5 및 SDXL 모두 해당)
  • ONNX 가속을 통한 업스케일링
• 자신만의 모델을 추가하고 사용하세요
  • 디퓨저 및 SD 체크포인트의 모델 변환
  • HuggingFace 허브, Civitai 및 HTTPS 소스에서 모델 다운로드
• 추가 네트워크 혼합
  • 영구적이고 즉각적인 블렌딩
  • LoRA 및 LyCORIS 가중치 지원
  • 텍스트 반전 개념 및 임베딩을 지원합니다.
    • 임베딩의 각 레이어를 개별적으로 제어하고 사용할 수 있습니다.
• 컨트롤넷
  • 가장자리 감지 및 기타 방법을 위한 이미지 필터
  • ONNX 가속 기능 사용
• 고해상도 모드
  • 다른 파이프라인의 결과에 대해 img2img를 실행합니다.
  • 여러 번의 반복으로 8k 이상의 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 다단계 및 지역 프롬프트
  • 동일한 이미지에 여러 프롬프트를 원활하게 결합
  • 이미지의 다양한 영역에 대한 프롬프트를 제공하고 함께 혼합합니다.
  • 고해상도 모드에 대한 프롬프트를 변경하고 재귀 없이 세부 사항을 개선합니다.
• 무한 프롬프트 길이
  • 긴 프롬프트 가중치로
• 이미지 혼합 모드
  • 역사의 이미지 결합
• 업스케일링 및 수정
  • Real ESRGAN, SwinIR 및 Stable Diffusion을 통한 업스케일링
  • CodeFormer 및 GFPGAN을 사용한 얼굴 보정
• API 서버를 원격으로 실행할 수 있습니다.
  • REST API는 HTTPS 또는 HTTP를 통해 제공될 수 있습니다.
  • 모든 이미지 파이프라인에 대한 백그라운드 처리
  • 이미지 상태 폴링, 로드 밸런서와 잘 작동
• OCI 컨테이너 제공
  • 지원되는 모든 하드웨어 가속기에 대해
  • 단일 컨테이너에 API와 GUI 번들을 모두 포함합니다.
  • RunPod, Vast.ai 및 기타 GPU 컨테이너 호스팅 서비스에서 잘 실행됩니다.

내용물

• onnx-웹
  • 특징
  • 내용물
  • 설정
    • 자신만의 모델 추가
  • 용법
    • 알려진 오류 및 해결 방법
    • 컨테이너 실행
  • 크레딧

설정

onnx-web을 실행하는 방법에는 몇 가지가 있습니다.

• 크로스 플랫폼:
  • 이 저장소를 복제하고, 가상 환경을 생성하고, pip install 실행하세요.
  • OCI 컨테이너 가져오기 및 실행
• Windows의 경우:
  • 이 저장소를 복제하고 setup-*.bat 스크립트 중 하나를 실행하세요.
  • 실험적인 올인원 번들 다운로드 및 실행

서버만 실행하면 되며 아무것도 컴파일할 필요가 없습니다. 클라이언트 GUI는 Github 페이지에서 호스팅되며 Windows 올인원 번들에 포함되어 있습니다.

확장된 설정 문서가 설정 가이드로 이동되었습니다.

자신만의 모델 추가

HuggingFace Hub 또는 Civitai에서 다운로드하거나 코드 변경 없이 로컬 파일에서 변환하여 자신만의 모델을 추가할 수 있습니다. 프롬프트의 토큰을 사용하여 LoRA 및 텍스트 반전과 같은 추가 네트워크를 다운로드하고 혼합할 수도 있습니다.

용법

알려진 오류 및 해결 방법

사용자 가이드의 알려진 오류 섹션을 참조하세요.

컨테이너 실행

서버 관리 가이드로 이동되었습니다.

크레딧

변환 및 파이프라인 코드 중 일부는 다음 코드에서 복사되거나 파생되었습니다.

• 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
  • 비상업용 라이선스: 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
  • 아파치 v2: 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
  • 아파치 v2: https://github.com/uchuusen/pipeline_onnx_stable_diffusion_instruct_pix2pix/blob/main/LICENSE

이러한 부분에는 상업적 사용, 수정 및 재배포에 대한 추가 제한이 있는 자체 라이센스가 있습니다. 프로젝트의 나머지 부분은 MIT 라이선스에 따라 제공되며 이러한 구성 요소를 라이브러리로 분리하는 작업을 진행 중입니다.

하드웨어 가속과 함께 Stable Diffusion을 사용하기 위한 다른 좋은 옵션은 다음과 같습니다.

• 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

다음 가이드가 없었다면 AMD에서 이 설정 및 실행이 불가능했을 것입니다.

• 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