carefree creator

Un creador de origen abierto para todos.

• Este es el proyecto de backend del producto Creator . Si está buscando los códigos WebUI , ¿puede consultar el carefree-drawboard ? proyecto.

• La mayoría de los contenidos se han trasladado a la página Wiki.

Wiki | Códigos de Webui

Instalación

carefree-creator se construye encima de carefree-learn y requiere:

• Python>=3.8
• pytorch>=1.12.0 . Consulte el sitio web oficial de Pytorch, y se recomienda preinstalar Pytorch con conda.

Requisitos de hardware

Problema relacionado: #10.

Este proyecto comerá 11 ~ 13 GB de RAM GPU si no se realizan modificaciones, porque en realidad integra cinco versiones SD diferentes juntas, y muchos otros modelos también. ?

Hay dos formas que pueden reducir el uso de la RAM de GPU: carga perezosa y carga parcial, consulte la siguiente sección Run para obtener más detalles.

Instalación de PIP

pip install carefree-creator

Si está interesado en las últimas funciones, también puede usar pip para instalar desde la fuente:

git clone https://github.com/carefree0910/carefree-creator.git
cd carefree-creator
pip install -e .

Correr

carefree-creator construye una CLI para que pueda configurar su servicio local. Por ejemplo, podemos:

cfcreator serve

Si no tiene una GPU NVIDIA (por ejemplo, Mac), puede intentar:

cfcreator serve --cpu

Si está utilizando su computadora portátil con GPU, puede intentar:

cfcreator serve --limit 1

La bandera --limit se usa para limitar el número de modelos de carga. Al especificar 1 , solo se cargará el modelo de ejecución y otros modelos permanecerán en su disco.

Ver #10 para más detalles.

Si tiene muchos recursos de RAM pero su RAM GPU no es lo suficientemente grande, puede intentarlo:

cfcreator serve --lazy

Con la bandera --lazy , los modelos se cargarán a RAM, y solo el modelo de ejecución se moverá a GPU RAM.

Entonces, como intercambio, ¡tu carnero se comerá! ?

Si solo desea probar los puntos finales básicos SD, puede usar:

cfcreator serve --focus sd.base

Y si solo desea probar los puntos finales de anime SD, puede usar:

cfcreator serve --focus sd.anime

Se pueden encontrar más usos por:

cfcreator serve --help

Estibador

Preparar

 export TAG_NAME=cfcreator
git clone https://github.com/carefree0910/carefree-creator.git
cd carefree-creator

Construir

docker build -t $TAG_NAME .

Si su entorno de Internet aterriza en China, podría ser más rápido construir con Dockerfile.cn :

docker build -t $TAG_NAME -f Dockerfile.cn .

Correr

docker run --gpus all --rm -p 8123:8123 $TAG_NAME :latest

Créditos

• Difusión estable, la base de varios métodos de generación.
• Difusión estable de Runwayml, el método adoptado de SD-Inpainting.
• Difusión de Waifu, la versión de la difusión estable de la difusión estable.
• Real Esrgan, los métodos de supervolución adoptados.
• Difusión latente, el método de síntesis de interpago y paisaje adoptado.
• Carefree-Learn, la base de código que ha vuelto a implementar todos los modelos anteriores y proporcionó API limpias y útiles.
• ¡Y tú! ¡Gracias por mirar!