
安定した拡散V2を使用したテキストから画像への愛好家の遊び場。
また、Whisper Playground -Openaiのささやきを使用してリアルタイムのSpeech2Text Webアプリを構築するための遊び場をご覧ください

GitHubホストのフロントエンドを使用して、Dall-Eの遊び場をいじくり回すことができます。次の手順に従ってください:
Your url is:で記載されている行を検索します。--> Image generation server is up and running!backendUrl https://saharmor.github.io/dalle-playground/?backendurl=https://xxxx.trycloudflare.com一般的な注意:Google Colabの無料層でバックエンドを実行することは可能ですが、2つ以上の画像を生成するには1分以上かかり、フロントエンドのタイムアウトが発生します。 Colab Proへのアップグレードを検討するか、強力なMLマシンでバックエンドノートブックを実行します(AWS EC2など)。
Dall-Eの遊び場を地元でクローンして実行する場合は、次の手順に従ってください。
cd backend && python3 -m venv ENV_NAMEを作成するsource venv/bin/activate実行しますpip install -r requirements.txtインストールしてくださいpython3 app.py --port 8080を実行します(8080から自分のポートに変更できます)cd interface && npm installをインストールし、 npm startを実行しますWindowのWSL2 Linuxレイヤーには、GPUサポートで実行されるユニークな問題がいくつかあります。 Nvidia CudaドライバーはLinuxの代わりにWindows側にインストールされますが、JaxはソースからコンパイルせずにGPUを表示しません。 Jaxをコンパイルするための追加の指示を以下に示します。
jaxlibとjax両方をソースからインストールして、 python3 build/build.py --enable_cudaの編集中にCUDAを有効にすることを忘れないでくださいjaxlibをコンパイルする際に、壊れた構成ファイルを押す可能性があります。解決策はこちら:Jax-ML/Jax#11068WSL2インストールはかなり裸の骨であり、 npm 、 python3-pipなどのパッケージをインストールすることを期待しています。こちらのトラブルシューティング
dockerとnvidiaコンテナツールキットがインストールされていることを確認してください
このリポジトリをクローンまたはフォークします
サーバーdocker-compose up docker-compose up -dします。
初めては、画像、モデル、その他の依存関係をダウンロードするのに時間がかかります。モデルやその他の依存関係は一度だけダウンロードされ、その後キャッシュされます。
ステップ2からバックエンドのURLをコピーし、Webアプリ内のバックエンドのURL入力に貼り付けます。
http://localhost:3000/dalle-playground webapp
元のリポジストリーは、 @borisdaymaのDall-e miniを使用しました。