
안정적인 확산 v2를 사용하는 텍스트 투 이미지 애호가를위한 놀이터.
또한 Whisper Playground- OpenAi의 Whisper를 사용하여 실시간 Speech2Text 웹 앱을 구축하기위한 놀이터 참조

Github 호스팅 프론트 엔드를 사용하여 Dall-E Playground를 땜질 할 수 있습니다. 다음 단계를 따르십시오.
Your url is: 과 함께 언급 한 줄을 검색하십시오.--> Image generation server is up and running!backendUrl 찾아보십시오.일반 노트 : Google Colab의 무료 계층에서 백엔드를 실행할 수 있지만 ~ 2 개 이상의 이미지를 생성하는 데> 1 분이 걸리면 프론트 엔드 타임 아웃이 발생합니다. Colab Pro로 업그레이드하거나 강력한 ML 기계 (예 : AWS EC2)에서 백엔드 노트북을 실행하는 것을 고려하십시오.
Dall-e 놀이터를 현지에서 복제하고 실행하려는 경우 다음 단계를 수행하십시오.
cd backend && python3 -m venv ENV_NAMEsource venv/bin/activate 실행하십시오pip install -r requirements.txtpython3 app.py --port 8080 실행 (8080에서 자신의 포트로 변경할 수 있음)cd interface && npm install 및 실행 npm start 설치하십시오.Window의 WSL2 Linux 레이어에는 GPU 지원으로 실행되는 몇 가지 고유 한 문제가 있습니다. NVIDIA CUDA 드라이버는 Linux 대신 Windows 측에 설치되지만 JAX는 소스에서 컴파일하지 않고 GPU를 볼 수 없습니다. JAX를 컴파일하는 추가 지침은 다음과 같습니다.
jaxlib 및 jax 빌드 및 설치하려면 python3 build/build.py --enable_cuda 지침jaxlib 컴파일하면 여기에서 깨진 구성 파일을 누릴 수 있습니다 : Jax-ML/Jax#11068 WSL2 설치는 상당히 뼈이며 npm , python3-pip 및 다른 많은 사람들과 같은 패키지를 설치하여 일을 작동시킬 것으로 예상됩니다. 더 많은 문제 해결
Docker와 Nvidia 컨테이너 툴킷이 설치되어 있는지 확인하십시오.
이 저장소를 복제하거나 포크하십시오
서버 docker-compose up 시작, docker-compose up 에 -d 추가하여 백그라운드에서 실행하려면 -D를 추가하십시오.
처음에는 이미지, 모델 및 기타 종속성을 다운로드하는 데 시간이 걸립니다. 모델 및 기타 종속성은 한 번만 다운로드 한 다음 캐시됩니다.
2 단계에서 백엔드의 URL을 복사하여 웹 앱 내에서 백엔드의 URL 입력에 붙여 넣습니다.
http://localhost:3000/dalle-playground webapp
@Borisdayma의 Dall-e Mini를 사용한 원래 저장소.