الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

دالي

ملعب نص إلى صورة (ملعب FKA Dall-E)

ملعب لعشاق النص إلى صورة باستخدام انتشار مستقر V2.

نوفمبر 2022 ، التحديث الرئيسي

النسخة الأصلية من هذا المستودع استخدم Dall-e Mini. مع الإصدار الأخير من الانتشار المستقر (SD) V2 وسهولة التنفيذ - انتقل هذا المستودع إلى استخدام SD عبر Dall -E Mini.


انظر أيضًا Whisper Playground - ملعب لبناء تطبيقات الويب في الوقت الفعلي 2Text باستخدام Whisper's Openai

SD REPO DEMO

استخدام سريع

يمكنك العبث مع ملعب Dall-E باستخدام واجهة أمامية تستضيفها جيثب. اتبع هذه الخطوات:

  1. قم بتشغيل الواجهة الخلفية Dall-E باستخدام Google Colab
  2. انسخ عنوان URL من إخراج الخلية الأخيرة المنفذة. ابحث عن الخط الذي يوضح مع Your url is: .
  3. انتظر حتى يتم تحميل الواجهة الخلفية بالكامل ، يجب أن يستغرق هذا الأمر حوالي دقيقتين ويجب أن ترى --> Image generation server is up and running!
  4. تصفح https://saharmor.github.io/dalle-playground/؟backendurl=https://xxxx.trycloudflare.com حيث يجب أن تكون معلمة الاستعلام backendUrl هي عنوان URL من الخطوة السابقة

ملاحظة عامة : على الرغم من أنه من الممكن تشغيل الواجهة الخلفية على المستوى المجاني لـ Google Colab ، فإن إنشاء أكثر من ~ صورتين سيستغرق> 1 دقيقة ، مما سيؤدي إلى مهلة واجهة. فكر في الترقية إلى Colab Pro أو تشغيل دفتر الملاحظات الخلفية على جهاز ML الأقوى (على سبيل المثال AWS EC2).

التنمية المحلية

اتبع هذه الخطوات في حالة رغبتك في استنساخ وتشغيل ملعب Dall-E محليًا:

  1. استنساخ أو شوكة هذا المستودع
  2. إنشاء cd backend && python3 -m venv ENV_NAME
  3. قم بتشغيل source venv/bin/activate
  4. تثبيت متطلبات pip install -r requirements.txt
  5. تأكد
  6. قم بتشغيل python3 app.py --port 8080 (يمكنك التغيير من 8080 إلى منفذك الخاص)
  7. في محطة مختلفة ، قم بتثبيت cd interface && npm install npm start وتشغيله
  8. نسخ عنوان URL للواجهة الخلفية من الخطوة 5 ولصقه في إدخال عنوان URL للداخل الخلفي داخل تطبيق الويب

التطوير/الاستخدام المحلي مع Windows WSL2

تحتوي طبقة WSL2 Linux الخاصة بـ Window على بعض المشكلات الفريدة التي يتم تشغيلها باستخدام دعم GPU. يتم تثبيت برامج تشغيل Nvidia CUDA على جانب Windows بدلاً من Linux ، لكن Jax لا يرى وحدة معالجة الرسومات دون تجميع من المصدر. فيما يلي تعليمات إضافية للحصول على جمع Jax.

  1. احصل على لعبة Nvidia Geforce Game Ready أو Nvidia RTX Quadro مثبتة في Windows
  2. في Linux: تثبيت مجموعة أدوات CUDA من NVIDIA ، تعليمات WSL
  3. في Linux: تثبيت مكتبة Cudnn Nvidia: التعليمات
  4. في Linux: قم ببناء وتثبيت كل من jaxlib و jax من المصدر ، تذكر لتمكين CUDA أثناء التجميع مع تعليمات python3 build/build.py --enable_cuda
  5. في تجميع jaxlib ، قد تضغط على ملف تكوين مكسور ، الحل هنا: Jax-ML/Jax#11068
  6. اتبع تعليمات التنمية المحلية أعلاه

تثبيتات WSL2 هي عظام عارية إلى حد ما ، وتتوقع تثبيت حزم مثل npm و python3-pip وغيرها من غيرها للحصول على الأشياء. مزيد من استكشاف الأخطاء وإصلاحها هنا

التنمية المحلية مع Docker-Corms

  1. تأكد من أن لديك Docker وتثبيت مجموعة أدوات حاوية Nvidia

  2. استنساخ أو شوكة هذا المستودع

  3. ابدأ docker-compose up ، أضف -d إلى docker-compose up إذا كنت ترغب في تشغيله في الخلفية

  4. ستستغرق أول مرة بعض الوقت لتنزيل الصور والموديلات وغيرها من التبعيات. يتم تنزيل النماذج وغيرها من التبعيات مرة واحدة فقط ، ثم تم تخزينها مؤقتًا.

  5. نسخ عنوان URL للاشتراك الخلفي من الخطوة 2 ولصقه في إدخال عنوان URL للواجهة الخلفية داخل تطبيق الويب.

    WebApp على http://localhost:3000/dalle-playground

شكر وتقدير

reposistory الأصلي يستخدم @Borisdayma's Dall-E Mini.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل