onnx web

onnx-web

onnx-web 旨在簡化運行穩定擴散和其他 ONNX 模型的過程，以便您可以專注於製作高品質、高解析度的藝術品。憑藉 AMD 和 Nvidia GPU 上的硬體加速效率，並提供可靠的 CPU 軟體回退，它可以在桌上型電腦、筆記型電腦和多 GPU 伺服器上提供完整的功能集，並提供無縫的用戶體驗。

您可以透過使用者友好的 Web UI 進行導航，該 UI 託管在 Github Pages 上，並且可以透過所有主要瀏覽器（包括您的首選行動裝置）進行存取。在這裡，您可以靈活地為每個影像管道選擇擴散模型和加速器，並輕鬆存取定義每個模式的影像參數。無論您是上傳圖像還是透過修復和修復來表達您的藝術風格，onnx-web 都提供了一個用戶友好且功能強大的環境。最近的輸出影像整齊地呈現在控制項下方，作為重新存取先前的參數或重新混合先前的輸出的方便的視覺參考。

透過其 API 深入了解 onnx-web 體驗，該 API 與 Linux 和 Windows 相容。這個 RESTful 介面無縫整合了 HuggingFace 擴散器庫中的各種管道，提供有關模型和加速器的寶貴元數據，以及創意運行的詳細輸出。

使用 onnx-web 踏上您的生成藝術之旅，並透過我們詳細的文件網站探索其功能。尋找全面的入門指南、設定指南和使用者指南，為您的創意事業提供支援！

請查看文件網站以獲取更多資訊：

• 入門指南
• 設定指南
• 使用者指南

特徵

這是新的和有趣的功能的不完整列表：

• 支援 SDXL 和 SDXL Turbo
• 各種調度程序：DDIM、DEIS、DPM SDE、Euler Ancestral、LCM、UniPC 等
• AMD 和 Nvidia 的硬體加速
  • 在 CUDA、DirectML 和 ROCm 上進行了測試
  • AMD 和 Nvidia 上對低記憶體 GPU 的半精度支持
  • 僅 CPU 系統的軟體回退
• 用於生成和檢視圖像的 Web 應用程式
  • 託管在 Github Pages、CDN 或本地
  • 當您更改選項卡時保留您最近的圖像和進度
  • 將多個圖像排隊並重試錯誤
  • 提供英語、法語、德語和西班牙語翻譯（請打開一個問題以獲取更多資訊）
• 支援許多diffusers管道
  • txt2img
  • 影像2影像
  • 修復，帶有遮罩繪製並上傳
  • 全景，適用於 SD v1.5 和 SDXL
  • 透過 ONNX 加速進行升級
• 添加並使用您自己的模型
  • 從擴散器和 SD 檢查點轉換模型
  • 從 HuggingFace hub、Civitai 和 HTTPS 來源下載模型
• 融入額外的網絡
  • 永久和基於提示的混合
  • 支援 LoRA 和 LyCORIS 權重
  • 支援文本倒置概念和嵌入
    • 每層嵌入都可以單獨控制和使用
• 控制網
  • 用於邊緣偵測和其他方法的影像濾波器
  • 具有 ONNX 加速
• 高解析度模式
  • 對其他管道的結果運行 img2img
  • 多次迭代可以產生 8k 影像及更大的影像
• 多階段和區域提示
  • 在同一張影像中無縫組合多個提示
  • 為影像中的不同區域提供提示並將它們混合在一起
  • 更改高解析度模式的提示並細化細節而無需遞歸
• 無限提示長度
  • 具有長提示權重
• 影像混合模式
  • 結合歷史影像
• 放大和校正
  • 使用 Real ESRGAN、SwinIR 和穩定擴散進行升級
  • 使用 CodeFormer 和 GFPGAN 進行臉部校正
• API伺服器可以遠端執行
  • REST API 可以透過 HTTPS 或 HTTP 提供服務
  • 所有影像管道的後台處理
  • 輪詢圖像狀態，與負載平衡器配合良好
• 提供 OCI 容器
  • 對於所有支援的硬體加速器
  • 將 API 和 GUI 包包含在一個容器中
  • 在 RunPod、Vast.ai 和其他 GPU 容器託管服務上運作良好

內容

• onnx-web
  • 特徵
  • 內容
  • 設定
    • 新增您自己的模型
  • 用法
    • 已知錯誤及解決方案
    • 運行容器
  • 製作人員

設定

運行 onnx-web 有幾種方法：

• 跨平台：
  • 複製此儲存庫，建立虛擬環境，然後執行pip install
  • 拉取並運行 OCI 容器
• 在 Windows 上：
  • 克隆此儲存庫並執行setup-*.bat腳本之一
  • 下載並運行實驗性一體化捆綁包

您只需要運行伺服器，不需要編譯任何東西。用戶端 GUI 託管在 Github Pages 上，並包含在 Windows 一體化捆綁包中。

擴充設定文件已移至設定指南。

新增您自己的模型

您可以透過從 HuggingFace Hub 或 Civitai 下載或從本機檔案轉換它們來新增自己的模型，而無需進行任何程式碼變更。您還可以使用提示中的標記下載並混合其他網絡，例如 LoRA 和文字反轉。

用法

已知錯誤及解決方案

請參閱使用者指南的已知錯誤部分。

運行容器

這已移至伺服器管理指南。

製作人員

一些轉換和管道代碼是從以下程式碼複製或派生的：

• 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
  • 非商業授權：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
  • Apache 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/uchiusen/onnx_stable_diffusion_controlnet/blob/main/LICENSE
• uchuusen/pipeline_onnx_stable_diffusion_instruct_pix2pix
  • Apache v2：https://github.com/uchuusen/pipeline_onnx_stable_diffusion_instruct_pix2pix/blob/main/LICENSE

這些部分有自己的許可證，並對商業使用、修改和重新分發有附加限制。該專案的其餘部分是在 MIT 許可證下提供的，我正在努力將這些元件隔離到一個庫中。

將穩定擴散與硬體加速結合使用還有許多其他不錯的選擇，包括：

• 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

如果沒有以下人員的指導，就不可能在 AMD 上進行此設定並運行：

• 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