carefree creator

Um criador de origem aberta e alimentada pela IA para todos.

• Este é o projeto de back -end do produto Creator . Se você está procurando os códigos da Webui , pode verificar a carefree-drawboard ? projeto.

• A maioria dos conteúdos foi movida para a página wiki.

Wiki | Códigos webui

Instalação

carefree-creator é construído em cima de carefree-learn e requer:

• Python>=3.8
• pytorch>=1.12.0 . Consulte o site oficial de Pytorch e é altamente recomendável pré-instalar o Pytorch com o CONDA.

Requisitos de hardware

Edição relacionada: #10.

Este projeto consumirá 11 a 13 GB de RAM da GPU se nenhuma modificação for feita, porque na verdade integra cinco versões SD diferentes e também muitos outros modelos. ?

Existem duas maneiras que podem reduzir o uso da RAM da GPU - carregamento preguiçoso e carga parcial, consulte a seguinte seção Run para obter mais detalhes.

Instalação PIP

pip install carefree-creator

Se você estiver interessado nos recursos mais recentes, também poderá usar pip para instalar na fonte:

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

Correr

carefree-creator constrói uma CLI para você configurar seu serviço local. Por exemplo, podemos:

cfcreator serve

Se você não possui uma GPU da NVIDIA (por exemplo, Mac), você pode tentar:

cfcreator serve --cpu

Se você estiver usando seu laptop movido a GPU, pode tentar:

cfcreator serve --limit 1

O sinalizador --limit é usado para limitar o número de modelos de carregamento. Ao especificar 1 , apenas o modelo de execução será carregado e outros modelos permanecerão no seu disco.

Veja #10 para mais detalhes.

Se você tem muitos recursos de RAM, mas sua RAM GPU não é grande o suficiente, você pode tentar:

cfcreator serve --lazy

Com a bandeira --lazy , os modelos serão carregados para a RAM e apenas o modelo de execução será movido para a GPU RAM.

Então, como troca, seu RAM será devorado! ?

Se você deseja experimentar apenas os pontos de extremidade Basic SD, poderá usar:

cfcreator serve --focus sd.base

E se você quiser experimentar apenas os terminais do Anime SD, poderá usar:

cfcreator serve --focus sd.anime

Mais usos podem ser encontrados por:

cfcreator serve --help

Docker

Preparar

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

Construir

docker build -t $TAG_NAME .

Se o seu ambiente de internet chegar na China, pode ser mais rápido construir com Dockerfile.cn :

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

Correr

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

Créditos

• Difusão estável, a base de vários métodos de geração.
• Difusão estável da pista, o método adotado de pintura SD.
• Difusão de Waifu, a versão de anime-finetuned da difusão estável.
• Real Esrgan, os métodos de super resolução adotados.
• Difusão latente, o método de síntese de pintura e paisagem adotada.
• Carefree-Learn, a base de código que reimplementou todos os modelos acima e forneceu APIs limpas e úteis.
• E você! Obrigado por assistir!