carefree creator

すべての人のためのオープンソース、AI駆動の作成者。

• これは、 Creator製品のバックエンドプロジェクトです。 WebUIコードを探している場合、 carefree-drawboardをチェックアウトできますか？プロジェクト。

• コンテンツのほとんどはWikiページに移動されました。

wiki | WebUIコード

インストール

carefree-creator 、 carefree-learnの上に構築されており、次のことが必要です。

• Python>=3.8
• pytorch>=1.12.0 。 Pytorchの公式ウェブサイトを参照してください。Pytorchをコンドラとプリインストールすることを強くお勧めします。

ハードウェア要件

関連する問題：＃10。

このプロジェクトは、変更が行われない場合、11〜13 GBのGPU RAMを食い尽くします。 ？

GPU RAMの使用を減らすことができる2つの方法があります - 怠zyなロードと部分的な読み込みは、詳細については次のRunセクションを参照してください。

ピップのインストール

pip install carefree-creator

最新の機能に興味がある場合は、 pipを使用してソースからインストールすることもできます。

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

走る

carefree-creator地元のサービスをセットアップするためのCLIを構築します。たとえば、できます：

cfcreator serve

Nvidia GPU（MACなど）がない場合は、次のことを試してみることができます。

cfcreator serve --cpu

GPUを搭載したラップトップを使用している場合は、次のことを試すことができます。

cfcreator serve --limit 1

--limitフラグは、読み込みモデルの数を制限するために使用されます。 1指定することにより、実行モデルのみがロードされ、他のモデルはディスクにとどまります。

詳細については、＃10を参照してください。

たくさんのRAMリソースがありますが、GPU RAMが十分に大きくない場合は、次のことを試みることができます。

cfcreator serve --lazy

--lazyフラグを使用すると、モデルはRAMにロードされ、実行モデルのみがGPU RAMに移動されます。

交換として、あなたのラムは食べ尽くされます！ ？

SD Basic Endpointsのみを試してみたい場合は、以下を使用できます。

cfcreator serve --focus sd.base

また、SDアニメエンドポイントを試してみたい場合は、次のことを使用できます。

cfcreator serve --focus sd.anime

より多くの使用法は、次のものを見つけることができます。

cfcreator serve --help

Docker

準備する

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

建てる

docker build -t $TAG_NAME .

あなたのインターネット環境が中国に着地した場合、 Dockerfile.cnで構築する方が速いかもしれません：

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

走る

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

クレジット

• 安定した拡散、さまざまな生成方法の基礎。
• 採用されたSDインペインティング法であるRunwayMLからの安定した拡散。
• waifu拡散、安定した拡散のアニメ金化バージョン。
• Real Esrgan、採用されたスーパー解像度方法。
• 潜在的な拡散、採用された開拓および景観合成法。
• Carefree-Learnは、上記のすべてのモデルを再実装し、清潔で便利なAPIを提供したコードベースです。
• あなたも！見てくれてありがとう！