Главная страница>Связанные с программированием>Другой исходный код
Скачать

Стабильный веб-интерфейс Diffusion

Веб-интерфейс Stable Diffusion, реализованный с использованием библиотеки Gradio.


Функции

Подробная демонстрация функций с изображениями:

  • Оригинальные режимы txt2img и img2img

  • Установите и запустите скрипт в один клик (но вам все равно придется установить Python и git)

  • Перекраска

  • живопись

  • Цветной эскиз

  • Подскажите матрицу

  • Стабильная диффузия

  • Внимание, укажите части текста, на которые модель должна обратить больше внимания.

    • мужчина в ((tuxedo)) - будет уделять больше внимания смокингу

    • мужчина в (tuxedo:1.21) — альтернативный синтаксис

    • выделите текст и нажмите Ctrl+Up или Ctrl+Down (или Command+Up или Command+Down , если вы используете MacOS), чтобы автоматически настроить внимание к выделенному тексту (код предоставлен анонимным пользователем)

  • Loopback, запустите обработку img2img несколько раз

  • График X/Y/Z, способ нарисовать трехмерный график изображений с разными параметрами.

  • Текстовая инверсия

    • иметь столько вложений, сколько хотите, и использовать для них любые имена, которые вам нравятся.

    • использовать несколько вложений с разным количеством векторов на токен

    • работает с числами с плавающей запятой половинной точности

    • обучать встраиваниям на 8 ГБ (также сообщается о работе 6 ГБ)

  • Вкладка «Дополнительно» с:

    • GFPGAN, нейронная сеть, фиксирующая лица

    • CodeFormer, инструмент восстановления лица как альтернатива GFPGAN

    • RealESRGAN, апскейлер нейронных сетей

    • ESRGAN, масштабатор нейронных сетей с множеством сторонних моделей

    • SwinIR и Swin2SR (см. здесь), апскейлеры нейронных сетей

    • LDSR, повышение разрешения сверхразрешения со скрытой диффузией

  • Изменение размера параметров соотношения сторон

  • Выбор метода выборки

    • Отрегулируйте значения этаты сэмплера (множитель шума)

    • Более расширенные параметры настройки шума

  • Прерывание обработки в любой момент

  • Поддержка видеокарт 4 ГБ (также сообщается о работе 2 ГБ)

  • Правильные семена для партий

  • Проверка длины токена в реальном времени

  • Параметры генерации

    • параметры, которые вы использовали для создания изображений, сохраняются вместе с этим изображением.

    • в кусках PNG для PNG, в EXIF ​​для JPEG

    • можно перетащить изображение на информационную вкладку PNG, чтобы восстановить параметры генерации и автоматически скопировать их в пользовательский интерфейс.

    • можно отключить в настройках

    • перетащите параметры изображения/текста в окно подсказки

  • Кнопка «Читать параметры генерации», загружает параметры из поля подсказки в пользовательский интерфейс.

  • Страница настроек

  • Запуск произвольного кода Python из пользовательского интерфейса (для включения необходимо запустить с --allow-code )

  • Подсказки при наведении курсора мыши для большинства элементов пользовательского интерфейса.

  • Можно изменить значения по умолчанию/микс/максимум/шаг для элементов пользовательского интерфейса с помощью текстовой конфигурации.

  • Поддержка мозаики, флажок для создания изображений, которые можно располагать мозаикой, как текстуры.

  • Индикатор выполнения и предварительный просмотр создания живого изображения

    • Можно использовать отдельную нейронную сеть для создания предварительного просмотра практически без VRAM или вычислительных требований.

  • Отрицательная подсказка, дополнительное текстовое поле, позволяющее указать то, что вы не хотите видеть в сгенерированном изображении.

  • Стили — способ сохранить часть приглашения и легко применить их позже через раскрывающийся список.

  • Вариации — способ создать одно и то же изображение, но с небольшими отличиями.

  • Изменение размера начального числа, способ создания того же изображения, но с немного другим разрешением.

  • Опрашиватель CLIP, кнопка, которая пытается угадать подсказку по изображению.

  • Оперативное редактирование, способ изменить подсказку среднего поколения, скажем, начать делать арбуз и на полпути переключиться на аниме-девушку.

  • Пакетная обработка, обработка группы файлов с помощью img2img

  • Img2img Альтернативный метод обратного Эйлера для управления перекрестным вниманием

  • Highres Fix — удобная опция для создания изображений высокого разрешения в один клик без привычных искажений.

  • Перезагрузка контрольных точек на лету

  • Checkpoint Merger, вкладка, позволяющая объединить до 3-х контрольных точек в одну.

  • Пользовательские скрипты со множеством расширений от сообщества.

  • Composable-Diffusion, способ использовать несколько подсказок одновременно

    • отдельные подсказки, используя заглавные буквы AND

    • также поддерживает вес подсказок: a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2.2

  • Нет лимита токенов для подсказок (исходная стабильная версия позволяет использовать до 75 токенов)

  • Интеграция DeepDanbooru, создает теги стиля danbooru для подсказок аниме.

  • xformers, значительное увеличение скорости для некоторых карт: (добавьте --xformers в аргументы командной строки)

  • через расширение: вкладка «История»: удобно просматривать, направлять и удалять изображения в пользовательском интерфейсе.

  • Создать вариант навсегда

  • Вкладка «Обучение»

    • гиперсети и варианты встраивания

    • Предварительная обработка изображений: обрезка, зеркальное отображение, автопометка с помощью BLIP или deepdanbooru (для аниме)

  • Пропуск клипа

  • Гиперсети

  • Лорас (то же самое, что Hypernetworks, но более красивое)

  • Отдельный пользовательский интерфейс, в котором вы можете выбрать с предварительным просмотром, какие встраивания, гиперсети или Loras добавить в вашу подсказку.

  • Можно выбрать загрузку другого VAE на экране настроек.

  • Предполагаемое время завершения на индикаторе выполнения

  • API

  • Поддержка специальной модели рисования с помощью RunwayML.

  • через расширение: Aesthetic Gradients, способ создания изображений с определенной эстетикой с помощью встраивания изображений клипов (реализация https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients)

  • Поддержка Stable Diffusion 2.0 — инструкции см. в вики.

  • Поддержка Alt-Diffusion — инструкции см. в вики.

  • Теперь без всяких плохих букв!

  • Загрузка контрольных точек в формате защитных датчиков

  • Уменьшено ограничение разрешения: размеры создаваемого изображения должны быть кратны 8, а не 64.

  • Теперь с лицензией!

  • Изменение порядка элементов в пользовательском интерфейсе на экране настроек.

  • Поддержка Segmind Stable Diffusion

Установка и запуск

Убедитесь, что необходимые зависимости соблюдены, и следуйте инструкциям, доступным для:

  • NVIDIA (рекомендуется)

  • Графические процессоры AMD.

  • Процессоры Intel, графические процессоры Intel (как встроенные, так и дискретные) (внешняя вики-страница)

  • Ascend NPU (внешняя вики-страница)

Альтернативно используйте онлайн-сервисы (например, Google Colab):

  • Список онлайн-сервисов

Установка в Windows 10/11 с графическими процессорами NVidia с использованием пакета выпуска

  1. Загрузите sd.webui.zip из версии 1.0.0-pre и извлеките его содержимое.

  2. Запустите update.bat .

  3. Запустите run.bat .

Более подробную информацию см. в разделе «Установка и запуск на графических процессорах NVIDIA».

Автоматическая установка в Windows

  1. Установите Python 3.10.6 (более новая версия Python не поддерживает Torch), отметив «Добавить Python в PATH».

  2. Установите гит.

  3. Загрузите репозиторий стабильной-диффузии-webui, например, запустив git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git .

  4. Запустите webui-user.bat из проводника Windows от имени обычного пользователя, не являющегося администратором.

Автоматическая установка в Linux

  1. Установите зависимости:

 # На основе Debian: sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0# На базе Red Hat: sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx# На основе openSUSE: sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd# На основе Arch: sudo pacman -S wget git python3

Если ваша система совсем новая, вам необходимо установить python3.11 или python3.10:

 # Ubuntu 24.04sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
обновление sudo apt
sudo apt install python3.11# Manjaro/Archsudo pacman -S yay
yay -S python311 # не путайте с пакетом python3.11# Только для версии 3.11# Затем настройте переменную env в файле запуска scriptexport python_cmd="python3.11"# или в webui-user.shpython_cmd="python3.11"

  1. Перейдите в каталог, в который вы хотите установить webui, и выполните следующую команду:

 wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh

Или просто клонируйте репо куда хотите:

 git-клон https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

  1. Запустите webui.sh .

  2. Проверьте webui-user.sh на наличие опций.

Установка на Apple Silicon

Инструкции найдите здесь.

Содействие

Вот как добавить код в этот репозиторий:

Документация

Документация была перенесена из этого README в вики проекта.

Чтобы заставить Google и другие поисковые системы сканировать вики, вот ссылка на сканируемую вики (не для людей).

Кредиты

Лицензии на заимствованный код можно найти на экране Settings -> Licenses , а также в файле html/licenses.html .

  • Стабильная диффузия — https://github.com/Stability-AI/stablediffusion, https://github.com/CompVis/taming-transformers, https://github.com/mcmonkey4eva/sd3-ref

  • k-диффузия - https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git

  • Spandrel - https://github.com/chaiNNer-org/spandrel реализация

    • ГФПГАН — https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git

    • CodeFormer — https://github.com/sczhou/CodeFormer

    • ЭСРГАН - https://github.com/xinntao/ESRGAN

    • SwinIR — https://github.com/JingyunLiang/SwinIR

    • Swin2SR - https://github.com/mv-lab/swin2sr

  • ЛДСР — https://github.com/Hafiidz/latent-diffusion

  • МиДаС - https://github.com/isl-org/MiDaS

  • Идеи по оптимизации - https://github.com/basujindal/stable-diffusion

  • Оптимизация уровня перекрестного внимания — Doggettx — https://github.com/Doggettx/stable-diffusion, оригинальная идея для быстрого редактирования.

  • Оптимизация уровня перекрестного внимания — InvokeAI, lstein — https://github.com/invoke-ai/InvokeAI (первоначально http://github.com/lstein/stable-diffusion)

  • Оптимизация субквадратичного слоя перекрестного внимания — Алекс Берч (Birch-san/diffusers#1), Амин Резаи (https://github.com/AminRezaei0x443/memory-efficient-attention)

  • Текстовая инверсия — Ринон Гал — https://github.com/rinongal/textual_inversion (мы не используем его код, но используем его идеи).

  • Идея для повышения качества SD - https://github.com/jquesnelle/txt2imghd

  • Генерация шума для перекраски mk2 - https://github.com/parlance-zz/g-diffuser-bot

  • Идея опросчика CLIP и заимствование кода - https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator

  • Идея для составной диффузии - https://github.com/energy-based-model/Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch

  • xformers - https://github.com/facebookresearch/xformers

  • DeepDanbooru - запросчик для аниме диффузоров https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru

  • Выборка с точностью float32 из UNet float16 — marunine за идею, Берч-сан за пример реализации Diffusers (https://github.com/Birch-san/diffusers-play/tree/92feee6)

  • Instruct pix2pix — Тим Брукс (звезда), Александр Холинский (звезда), Алексей А. Эфрос (без звезды) — https://github.com/timothybrooks/instruct-pix2pix

  • Советы по безопасности - RyotaK

  • Сэмплер UniPC — Вэньлян Чжао — https://github.com/wl-zhao/UniPC

  • TAESD — Оллин Бур Бохан — https://github.com/madebyollin/taesd

  • LyCORIS - KohakuBlueleaf

  • Перезапустить выборку - lambertae - https://github.com/Newbeeer/diffusion_restart_sampling

  • Гипертайл — tfernd — https://github.com/tfernd/HyperTile

  • Исходный скрипт Gradio — опубликован на 4chan анонимным пользователем. Спасибо анонимному пользователю.

  • (Ты)

Расширять
Дополнительная информация
Связанные приложения
Рекомендуем вам
Связанные новости Все