Stable Yogi 皮衣穿搭工具:生成历史保存与本地图片批量导出
1. 工具概述
Stable Yogi Leather-Dress-Collection 是一款基于 Stable Diffusion v1.5 和 Anything V5 动漫底座模型开发的 2.5D 皮衣穿搭生成工具。它通过动态加载不同皮衣款式 LoRA 权重、智能提取服装关键词生成提示词,并深度优化显存占用,为用户提供高效的动漫风格皮衣穿搭生成体验。
1.1 核心特性
- 动态 LoRA 管理:自动扫描并加载指定目录下的皮衣 LoRA 文件
- 智能提示词生成:从 LoRA 文件名中提取服装关键词并嵌入默认提示词
- 显存优化:采用多种技术手段降低显存占用,适配低配显卡
- 本地运行:无需网络依赖,所有操作均在本地完成
2. 准备工作
2.1 环境要求
- 硬件配置:
- 显卡:NVIDIA 显卡,显存≥4GB(推荐 8GB 以上)
- 内存:≥16GB
- 存储:≥20GB 可用空间
- 软件依赖:
- Python 3.8+
- PyTorch 1.12+
- CUDA 11.3+
2.2 安装步骤
- 下载工具包并解压到本地目录
- 将皮衣 LoRA 文件(.safetensors 格式)放入指定目录(默认为
./loras)
安装依赖库:
pip install -r requirements.txt
3. 生成历史保存功能
3.1 功能说明
工具会自动保存每次生成的图片及其相关参数,包括:
- 使用的 LoRA 文件
- 提示词和负面提示词
- 生成参数(步数、LoRA 权重等)
- 生成时间戳
3.2 历史记录查看
- 在工具界面点击「历史记录」选项卡
- 系统会显示按时间倒序排列的生成记录
- 点击任意记录可查看详细信息并重新加载生成参数
3.3 历史记录管理
- 自动清理:默认保留最近 50 条记录,超出部分自动删除
- 手动导出:可选择单条或多条记录导出为 JSON 文件
- 导入历史:支持导入之前导出的 JSON 格式历史记录
4. 本地图片批量导出
4.1 单次生成导出
- 生成图片后,在预览区域下方点击「导出」按钮
- 选择保存路径和文件名
- 图片将以 PNG 格式保存,包含所有生成参数作为元数据
4.2 批量导出历史图片
- 进入「历史记录」界面
- 勾选需要导出的记录(支持多选)
- 点击「批量导出」按钮
- 选择目标文件夹,系统会自动创建子目录并按时间戳命名

