stable Diffusion 网页用户界面 github

Ne0inhk

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stable Diffusion 网页用户界面 github

稳定的 Diffusion 网页用户界面

使用 Gradio 库实现的稳定扩散的 Web 界面。

特征

：

  • 原始的 txt2img 和 img2img 模式
  • 一键安装并运行脚本（但您仍然必须安装 python 和 git）
  • 超越绘画
  • 修复
  • 彩色素描
  • 提示矩阵
  • 稳定扩散高档
  • 注意，指定模型应该更加关注的文本部分
  • 穿燕尾服的男人((tuxedo))会更加注意
  • 一个男人在(tuxedo:1.21)-替代语法
  • 选择文本并按Ctrl+Up或Ctrl+Down（如果您使用的是 MacOS，则按Command+Up或）自动将注意力调整到选定的文本（代码由匿名用户贡献）Command+Down
  • 回环，多次运行img2img处理
  • X/Y/Z 图，一种绘制具有不同参数的图像三维图的方法
  • 文本倒装
  • 可以有任意数量的嵌入，并使用任何你喜欢的名字
  • 每个 token 使用多个不同数量的向量
  • 使用半精度浮点数
  • 在 8GB 上训练嵌入（也有报告称 6GB 也可以工作）
  • 附加选项卡包含：
  • GFPGAN，修复面部的神经网络
  • CodeFormer，作为GFPGAN替代品的人脸修复工具
  • RealESRGAN，神经网络升频器
  • ESRGAN，具有大量第三方模型的神经网络升级器
  • SwinIR 和 Swin2SR（），神经网络升级器
  • LDSR，潜在扩散超分辨率升级
  • 调整宽高比选项
  • 采样方法选择
  • 调整采样器 eta 值（噪声乘数）
  • 更高级的噪音设置选项
  • 随时中断处理
  • 支持 4GB 显卡（也有报告称 2GB 显卡也可以工作）
  • 批次正确的种子
  • 实时提示令牌长度验证
  • 生成参数
  • 用于生成图像的参数与该图像一起保存
  • 对于 PNG，以 PNG 块为单位；对于 JPEG，以 EXIF 为单位
  • 可以将图像拖拽到 PNG 信息选项卡来恢复生成参数并自动复制到 UI 中
  • 可以在设置中禁用
  • 将图像/文本参数拖放到提示框
  • 读取生成参数按钮，将提示框中的参数加载到UI
  • 设置页面
  • 从 UI 运行任意 Python 代码（必须运行才能--allow-code启用）
  • 大多数 UI 元素的鼠标悬停提示
  • 可以通过文本配置更改 UI 元素的默认值/混合值/最大值/步长值
  • 平铺支持，通过复选框创建可以像纹理一样平铺的图像
  • 进度条和实时图像生成预览
  • 可以使用单独的神经网络来生成预览，几乎不需要 VRAM 或计算
  • 负面提示，一个额外的文本字段，允许您列出您不想在生成的图像中看到的内容
  • 样式，一种保存部分提示并稍后通过下拉菜单轻松应用它们的方法
  • 变体，一种生成相同图像但有细微差别的方法
  • 种子调整大小，一种生成相同图像但分辨率略有不同的方法
  • CLIP 询问器，一个试图从图像中猜测提示的按钮
  • 提示编辑，一种在生成过程中改变提示的方法，比如开始制作西瓜，中途切换到动漫女孩
  • 批处理，使用 img2img 处理一组文件
  • Img2img 交叉注意力控制的替代、逆欧拉方法
  • Highres Fix，一种便捷选项，只需单击一下即可生成高分辨率图片，且不会出现常见的失真
  • 动态重新加载检查点
  • 检查点合并，此选项卡可让您将最多 3 个检查点合并为一个
  • 具有来自社区的许多扩展的
  • ，一种同时使用多个提示的方法
  • 使用大写字母分隔提示AND
  • 还支持提示的权重：a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2.2
  • 提示没有令牌限制（原始稳定扩散允许您使用最多 75 个令牌）
  • DeepDanbooru 集成，为动漫提示创建 danbooru 风格标签
  • ，选定卡的速度大幅提升：（添加--xformers到命令行参数）
  • 通过扩展：：在用户界面中方便地查看、指导和删除图像
  • 永久生成选项
  • 培训选项卡
  • 超网络和嵌入选项
  • 预处理图像：裁剪、镜像、使用 BLIP 或 deepdanbooru 自动标记（用于动漫）
  • 剪辑跳过
  • 超网络
  • Loras（与 Hypernetworks 相同，但更漂亮）
  • 一个单独的 UI，您可以在其中预览选择要添加到提示中的嵌入、超网络或 Loras
  • 可以选择从设置屏幕加载不同的 VAE
  • 进度条中显示预计完成时间
  • API
  • 支持RunwayML 的专用
  • 通过扩展：，一种通过使用剪辑图像嵌入来生成具有特定美学效果的图像的方法（的实现）
  • 支持 - 请参阅了解说明
  • 支持 - 请参阅了解说明
  • 现在没有任何坏信了！
  • 以 safetensors 格式加载检查点
  • 放宽分辨率限制：生成的图像的尺寸必须是 8 的倍数，而不是 64 的倍数
  • 現在有許可了！
  • 从设置屏幕重新排序 UI 中的元素
  • 支持

安装与运行

确保满足所需的并按照以下说明进行操作：

  • （推荐）
  • GPU。
  • （外部 wiki 页面）
  • （外部维基页面）

或者，使用在线服务（如 Google Colab）：

使用发布包在带有 NVidia-GPU 的 Windows 10/11 上进行安装

  1. sd.webui.zip从下载并提取其内容。
  2. 跑步update.bat。
  3. 跑步run.bat。
有关更多详细信息，请参阅

在 Windows 上自动安装

  1. 安装（较新版本的Python不支持torch），选中“将Python添加到PATH”。
  2. 安装。
  3. 下载 stable-diffusion-webui 存储库，例如通过运行git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git。
  4. webui-user.bat以普通、非管理员、用户身份从 Windows 资源管理器运行。

Linux 上的自动安装

  1. 安装依赖项：  # Debian-based: sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0 # Red Hat-based: sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx # openSUSE-based: sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd # Arch-based: sudo pacman -S wget git python3

如果你的系统很新，你需要安装python3.11或者python3.10：  # Ubuntu 24.04 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt update sudo apt install python3.11 # Manjaro/Arch sudo pacman -S yay yay -S python311 # do not confuse with python3.11 package # Only for 3.11 # Then set up env variable in launch script export python_cmd="python3.11" # or in webui-user.sh python_cmd="python3.11"

  1. 导航到您想要安装 webui 的目录并执行以下命令：  wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh

或者直接将 repo 克隆到你想要的任何位置：  git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

  1. 跑步webui.sh。
  2. 检查webui-user.sh选项。

在 Apple Silicon 上安装

查找说明。

贡献

以下是如何将代码添加到此仓库：

文档

该文档已从本 README 移至项目的。

链接（非人类可抓取）。

致谢

借用代码的许可证可以在Settings -> Licenses屏幕上找到，也可以在html/licenses.html文件中找到。

  • 稳定- ​
  • k-扩散 -
  • 拱肩 - 实现
  • GFPGAN -
  • CodeFormer- https:
  • ESRGAN -
  • SwinIR——
  • Swin2SR——
  • LDSR——
  • MiDaS- https:
  • 优化思路 -
  • 交叉注意力层优化 - Doggettx - ，原始想法用于快速编辑。
  • 交叉注意力层优化 - InvokeAI，lstein - （原）
  • 亚二次交叉注意力层优化 - Alex Birch（）、Amin Rezaei（）
  • 文本反转 - Rinon Gal - （我们没有使用他的代码，但我们使用了他的想法）。
  • SD 高档的想法 -
  • 用于 outpainting mk2 的噪声生成 -
  • CLIP 询问器的想法和借用一些代码 -
  • 可组合扩散的想法 -
  • xformers- https:
  • DeepDanbooru - 动漫扩散器的询问器
  • 从 float16 UNet 中以 float32 精度进行采样 - marunine 提出这个想法，Birch-san 提供扩散器实现示例（）
  • 指导 pix2pix - Tim Brooks（星星）、Aleksander Holynski（星星）、Alexei A. Efros（无星星） -
  • 安全建议 - RyotaK
  • UniPC 采样器 - Wenliang Zhu -
  • TAESD - Ollin Boer Bohan -
  • LyCORIS - KohakuBlueleaf
  • 重新开始采样 - lambertae -
  • Hypertile - tfernd -
  • 初始 Gradio 脚本 - 由匿名用户发布在 4chan 上。谢谢匿名用户。
  • （你）

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转载：http://www.360doc.com/content/14/0707/10/18042_392565296.shtml   请尊重他人成果，谢谢！      JPQL 就是一种查询语言，具有与 SQL 相类似的特征， JPQL 是完全面向对象的，具备继承、多态和关联等特性，和hibernate HQL很相似。     查询语句的参数   JPQL 语句支持两种方式的参数定义方式 : 命名参数和位置参数 。 。在同一个查询语句中只允许使用一种参数定义方式。     命令参数的格式为：“ : + 参数名”     例：     Query query = em.createQuery(“select p from Person p where p.personid= :Id “);     query.setParameter( “Id”,new

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