carefree creator

모든 사람을위한 오픈 소스 AI 구동 창작자.

• 이것은 Creator 제품의 백엔드 프로젝트입니다. WebUI 코드를 찾고 있다면 carefree-drawboard 를 체크 아웃 할 수 있습니까? 프로젝트.

• 대부분의 내용은 위키 페이지로 이동되었습니다.

위키 | webui 코드

설치

carefree-creator carefree-learn 위에 지어졌으며 다음을 요구합니다.

• Python>=3.8
• pytorch>=1.12.0 . Pytorch의 공식 웹 사이트를 참조하십시오. Conda와 함께 Pytorch를 사전 설치하는 것이 좋습니다.

하드웨어 요구 사항

관련 문제 : #10.

이 프로젝트는 수정이 없으면 11 ~ 13GB의 GPU RAM을 섭취 할 것입니다. 실제로 5 개의 다른 SD 버전과 다른 많은 모델을 통합하기 때문입니다. ?

GPU RAM의 사용을 줄일 수있는 두 가지 방법이 있습니다 - 게으른 하중 및 부분 하중은 다음과 Run 섹션을 참조하십시오.

PIP 설치

pip install carefree-creator

최신 기능에 관심이 있으시면 pip 사용하여 소스에서 설치할 수도 있습니다.

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

달리다

carefree-creator 지역 서비스를 설정할 수 있도록 CLI를 구축합니다. 예를 들어, 우리는 다음을 수행 할 수 있습니다.

cfcreator serve

NVIDIA GPU (예 : MAC)가없는 경우 다음을 시도 할 수 있습니다.

cfcreator serve --cpu

GPU 기반 노트북을 사용하는 경우 시도해 볼 수 있습니다.

cfcreator serve --limit 1

--limit 플래그는 로딩 모델의 수를 제한하는 데 사용됩니다. 1 지정하면 실행 모델 만로드되고 다른 모델은 디스크에 유지됩니다.

자세한 내용은 #10을 참조하십시오.

RAM 리소스가 많지만 GPU RAM이 충분하지 않은 경우 시도해 볼 수 있습니다.

cfcreator serve --lazy

--lazy 플래그를 사용하면 모델이 RAM에로드되며 실행 모델 만 GPU RAM으로 이동됩니다.

교환으로, 당신의 램은 먹을 것입니다! ?

SD 기본 엔드 포인트 만 시도하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

cfcreator serve --focus sd.base

SD 애니메이션 엔드 포인트 만 시도하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

cfcreator serve --focus sd.anime

더 많은 사용법을 찾을 수 있습니다.

cfcreator serve --help

도커

준비하다

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

짓다

docker build -t $TAG_NAME .

인터넷 환경이 중국에 착륙하는 경우 Dockerfile.cn 으로 구축하는 것이 더 빠를 수 있습니다.

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

달리다

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

크레딧

• 안정적인 확산, 다양한 세대 방법의 기초.
• 채택 된 SD- 감염 방법 인 RunwayML로부터 안정적인 확산.
• 와이 푸 확산, 안정적인 확산의 애니메이션 화 된 버전.
• Real Esrgan, 채택 된 슈퍼 해상도 방법.
• 잠복 확산, 채택 된 수입 및 조경 합성 방법.
• 위의 모든 모델을 다시 구현하고 깨끗하고 편리한 API를 제공 한 코드 기반 인 Carefree-Learn.
• 당신은요! 시청 해주셔서 감사합니다!