Стабильный диффузионный веб-интерфейс

:robot: This page have been translated automatically. If you want to improve this translation and remove this warning, see project's repository

Интерфейс браузера на основе библиотеки Gradio для Stable Diffusion.

Проверьте вики-страницу пользовательские сценарии на наличие дополнительных сценариев, разработанных пользователями.

Функции

Подробная демонстрация функций с изображениями:

  • Оригинальные режимы txt2img и img2img
  • Установить и запустить скрипт одним щелчком мыши (но вы все равно должны установить python и git)
  • Окрашивание
  • Покраска
  • Цветной эскиз
  • Матрица подсказок
  • Стабильный диффузионный апскейл
  • Внимание, укажите части текста, которым модель должна уделить больше внимания
  • мужчина в ((смокинге)) - будет уделять больше внимания смокингу
  • мужчина в (смокинг:1.21) - альтернативный синтаксис
  • выберите текст и нажмите ctrl+up или ctrl+down, чтобы автоматически настроить внимание на выделенный текст (код предоставлен анонимным пользователем)
  • Loopback, запустить обработку img2img несколько раз
  • График X/Y, способ рисования двухмерного графика 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
  • тренируй вложения на 8гб (также отчеты о работе 6гб)
  • Вкладка «Дополнительно» с:
  • GFPGAN, нейронная сеть, фиксирующая лица
  • CodeFormer, инструмент восстановления лица как альтернатива GFPGAN
  • RealESRGAN, апскейлер нейронной сети
  • ESRGAN, апскейлер нейронной сети с множеством сторонних моделей
  • SwinIR и Swin2SR(см. здесь), апскейлеры нейронных сетей
  • LDSR, повышение разрешения сверхвысокого разрешения со скрытой диффузией
  • Изменение параметров соотношения сторон
  • Выбор метода отбора проб
  • Отрегулируйте значения eta сэмплера (множитель шума)
  • Более продвинутые параметры настройки шума
  • Прерывание обработки в любое время
  • Поддержка видеокарты 4 ГБ (также сообщается о работе 2 ГБ)
  • Правильные семена для партий
  • Проверка длины токена подсказки в реальном времени
  • Параметры генерации
  • параметры, которые вы использовали для создания изображений, сохраняются вместе с этим изображением
  • в чанках PNG для PNG, в EXIF ​​для JPEG
  • можно перетащить изображение на вкладку информации PNG, чтобы восстановить параметры генерации и автоматически скопировать их в пользовательский интерфейс
  • можно отключить в настройках
  • перетащите изображение/текстовые параметры в окно подсказки
  • Кнопка «Чтение параметров генерации», загружает параметры в поле подсказки в пользовательский интерфейс.
  • Страница настроек
  • Запуск произвольного кода Python из пользовательского интерфейса (для включения необходимо запустить с параметром –allow-code)
  • Подсказки при наведении курсора для большинства элементов пользовательского интерфейса
  • Можно изменить значения по умолчанию/микшер/максимум/шаг для элементов пользовательского интерфейса с помощью текстовой конфигурации.
  • Кнопка случайного исполнителя
  • Поддержка тайлинга, флажок для создания изображений, которые могут быть мозаичными, как текстуры.
  • Индикатор выполнения и предварительный просмотр генерации живого изображения
  • Отрицательное приглашение, дополнительное текстовое поле, которое позволяет вам перечислить то, что вы не хотите видеть в сгенерированном изображении.
  • Стили, способ сохранить часть приглашения и легко применить их позже через раскрывающийся список
  • Вариации, способ создания одного и того же изображения, но с небольшими отличиями.
  • Изменение размера семени, способ создания того же изображения, но с немного другим разрешением
  • Опросчик CLIP, кнопка, которая пытается угадать подсказку по изображению
  • Редактирование подсказки, способ изменить подсказку в середине поколения, скажем, начать делать арбуз и переключиться на аниме-девушку на полпути.
  • Пакетная обработка, обработка группы файлов с помощью img2img
  • Img2img Альтернативный метод обратного Эйлера контроля перекрестного внимания
  • Highres Fix, удобная опция для создания изображений высокого разрешения в один клик без обычных искажений
  • Перезагрузка чекпоинтов на лету
  • Checkpoint Merger, вкладка, позволяющая объединить до 3-х контрольных точек в одну
  • Пользовательские сценарии со многими расширениями от сообщества
  • Composable-Diffusion, способ одновременного использования нескольких подсказок.
  • разделяйте подсказки с помощью заглавной буквы И
  • также поддерживает веса для подсказок: «кошка: 1,2 И собака И пингвин: 2,2»
  • Нет лимита токенов для подсказок (оригинальная стабильная диффузия позволяет использовать до 75 токенов)
  • Интеграция DeepDanbooru, создание тегов в стиле 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 навсегда вариант
  • вкладка “Обучение”
  • варианты гиперсетей и вложений
  • Предварительная обработка изображений: обрезка, зеркальное отображение, автопометка с использованием BLIP или deepdanbooru (для аниме)
  • Пропустить клип
  • Используйте гиперсети
  • Используйте VAE
  • Расчетное время завершения в индикаторе выполнения
  • API
  • Поддержка выделенной модели рисования от RunwayML.
  • через расширение: Эстетические градиенты, 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 - см. wiki по инструкции

Установка и запуск

Убедитесь, что необходимые зависимости соблюдены, и следуйте инструкциям, доступным для обоих NVidia (рекомендуется) и AMD графические процессоры.

В качестве альтернативы используйте онлайн-сервисы (например, Google Colab):

Автоматическая установка в Windows

  1. Установите Python 3.10.6, отметив «Добавить Python в PATH».
  2. Установите git.
  3. Загрузите репозиторий stable-diffusion-webui, например, запустив git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git.
  4. Поместите model.ckpt в каталог models (см. зависимости, чтобы узнать, где его взять).
  5. *(Необязательно)* Поместите GFPGANv1.4.pth в базовый каталог вместе с webui.py (см. зависимости для того, чтобы узнать, где его взять).
  6. Запустите webui-user.bat из проводника Windows как обычный пользователь без прав администратора.

Автоматическая установка в Linux

  1. Установите зависимости: 
    # Debian-based:
sudo apt install wget git python3 python3-venv
# Red Hat-based:
sudo dnf install wget git python3
# Arch-based:
sudo pacman -S wget git python3
  2. Чтобы установить в /home/$(whoami)/stable-diffusion-webui/, запустите: 
    bash <(wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh)

Установка на Apple Silicon

Найдите инструкции здесь.

Содействие

Вот как добавить код в этот репозиторий: Contributing

Документация

Документация была перемещена из этого README в [вики] проекта (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki).

Кредиты

  • Стабильная диффузия - https://github.com/CompVis/stable-diffusion, https://github.com/CompVis/taming-transformers
  • k-диффузия - https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
  • GFPGAN - 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 слоя Cross Attention - Doggettx - https://github.com/Doggettx/stable-diffusion, оригинальная идея для оперативного редактирования.
  • Оптимизация уровня перекрестного внимания - InvokeAI, lstein - https://github.com/invoke-ai/InvokeAI (первоначально http://github.com/lstein/stable-diffusion)
  • Текстовая инверсия - Ринон Гал - https://github.com/rinongal/textual_inversion (мы не используем его код, но мы используем его идеи).
  • Идея для апскейла SD - https://github.com/jquesnelle/txt2imghd
  • Генерация шума для перекрашивания мк2 - https://github.com/parlance-zz/g-diffuser-bot
  • Идея опросчика CLIP и заимствование кода - https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator
  • Идея компонуемой диффузии - https://github.com/energy-based-model/Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch
  • xformers - https://github.com/facebookresearch/xformers
  • DeepDanbooru - опросчик для аниме-диффузоров https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru
  • Совет по безопасности - RyotaK
  • Исходный скрипт Gradio - опубликован на 4chan анонимным пользователем. Спасибо Анонимный пользователь.
  • (Ты)

results matching ""

    No results matching ""