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webUI自述文件

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batvbs edited this page Nov 14, 2022 · 3 revisions

使用DeepL进行初步翻译，人工修正部分错误。 更新时间：2022/11/14 源文件

稳定扩散的网页用户界面

一个基于Gradio库的稳定扩散的浏览器界面。

查看自定义脚本 维基页面，了解用户开发的额外脚本。

特点

带有图片的详细功能展示:

  • 原始的txt2img和img2img模式

  • 一键安装和运行脚本（但你仍然必须安装python和git）。

  • 画外画

  • 画中画

  • 颜色素描

  • 提示矩阵

  • 稳定的漫射升格

  • 注意，指定模型应该更加注意的文本部分

    • 一个穿 ((礼服)) 的男人 - 将更多地关注礼服
    • 一个穿 (礼服:1.21) 的男人 - 替代句法
    • 选择文本并按 ctrl+↑ 或 ctrl+↓ 自动调整对所选文本的关注（代码由匿名用户提供）

  • Loopback，多次运行img2img处理程序

  • X/Y图，一种绘制不同参数的图像的二维图的方法

  • 文本倒置

    • 有多少个嵌入就有多少个，可以用任何你喜欢的名字来命名它们
    • 使用多个嵌入，每个符号有不同数量的向量
    • 可使用半精度浮点数字
    • 在8GB上训练嵌入（也有6GB的报告）。

  • 额外的标签：

    • GFPGAN，修复面部的神经网络

    • CodeFormer，脸部修复工具，作为GFPGAN的替代品

    • RealESRGAN, 神经网络升级器

    • ESRGAN, 具有大量第三方模型的神经网络增强器

    • SwinIR和Swin2SR(见此), 神经网络升级器

    • LDSR，潜伏扩散超级分辨率升频

  • 调整长宽比选项

  • 采样方法选择

    • 调整采样器Eta值（噪声乘数）
    • 更高级的噪声设置选项

  • 在任何时候中断处理

  • 支持4GB显卡（也有报告称2GB可以使用）

  • 批次的正确种子

  • 实时提示令牌长度验证

  • 生成参数

    • 你用来生成图像的参数将与该图像一起保存
    • 对于PNG，保存在PNG块中，对于JPEG，保存在EXIF中
    • 可以将图像拖到PNG信息标签，以恢复生成参数并自动复制到UI中
    • 可以在设置中禁用
    • 拖放图像/文本参数到提示框中

  • 读取生成参数按钮，将提示框中的参数加载至用户界面

  • 设置页面

  • 从用户界面运行任意的Python代码（必须用--allow-code运行才能启用）

  • 大多数用户界面元素的鼠标悬停提示

  • 可以通过文本配置改变UI元素的默认值/混合值/最大值/步长值

  • 随机艺术家按钮

  • 支持平铺，一个复选框用来创建可以像纹理一样平铺的图像

  • 进度条和实时图像生成预览

  • 负面提示，一个额外的文本字段，允许你列出你不希望在生成的图像中看到的内容。

  • 样式，一种保存部分提示的方法，以后可以通过下拉菜单轻松应用它们。

  • 变化，一种生成相同图像但有微小差异的方法

  • 种子大小调整，一种生成相同图像但分辨率略有不同的方法

  • 剪辑审讯器，一个试图从图像中猜测提示的按钮。

  • 提示编辑，一种在生成过程中改变提示的方法，例如开始制作一个西瓜，中途切换到动漫女孩。

  • 批量处理，用Img2img处理一组文件

  • Img2img替代品，反向欧拉法的交叉注意力控制

  • Highres Fix，一个方便的选项，一键生成高分辨率的图片，没有通常的失真。

  • 即时重新加载检查点

  • 检查点合并，一个允许你将最多3个检查点合并成一个的选项。

  • 自定义脚本 有许多来自社区的扩展

  • 可组合-扩散, 一种同时使用多个提示的方法

    • 使用大写字母 AND 分开提示语
    • 也支持提示语的权重:一只猫:1.2 AND 一只狗 AND 一只企鹅:2.2

  • 提示语没有令牌限制（原始的稳定扩散让你最多使用75个令牌）

  • DeepDanbooru集成，为动漫提示创建Danbooru风格的标签（命令行参数中添加 --deepdanbooru ）

  • xformers, 部分显卡的速度大幅提高。 (命令行参数中添加 --xformers )

  • 通过扩展: 历史记录: 在用户界面中方便地查看和直接删除图像

  • 生成永久选项

  • 训练选项卡

    • 超网络和嵌入选项
    • 预处理图像：裁剪、镜像、使用BLIP或deepdanbooru（用于动漫）自动标记

  • 跳过片段

  • 使用超网络

  • 使用VAEs

  • 在进度条中估计完成时间

  • API

  • 支持RunwayML的专用 绘画模型 。

  • 通过扩展: Aesthetic Gradients, 一种通过使用剪辑图像embds来生成具有特定美学的图像的方法 (实现 https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients)

Aesthetic Gradients在何处?!?!

Aesthetic Gradients现在是一个扩展。你可以用git来安装它:

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-aesthetic-gradients extensions/aesthetic-gradients

运行此命令后，确保你在webui的扩展目录下有 aesthetic-gradients ，并重新启动用户界面。 美学梯度的界面应该和原来一模一样。

历史记录/图像浏览器在哪里?!?!

图片浏览器现在是一个扩展。你可以用git来安装它:

git clone https://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser extensions/images-browser

运行此命令后，确保你在webui的 extensions 目录下有 images-browser 目录，并重新启动用户界面。 图像浏览器的界面应该和原来完全一样。

安装和运行

确保满足所需的 依赖 并遵循可用于 NVidia显卡 (推荐) 和 AMD显卡 的说明。

或者，使用在线服务（如Google Colab）:

Windows上自动安装

  1. 安装 Python 3.10.6, 勾选 "☑️Add Python to PATH"
  2. 安装 git.
  3. 下载 stable-diffusion-webui 仓库，运行 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git.
  4. 将 model.ckpt 放在 models 目录下 （关于如何获得它，参见 依赖 ）
  5. (可选) 将 GFPGANv1.4.pth 放在程序目录下, 与 webui.py 放在一起（关于如何获得它，参见 依赖 ）
  6. Windows文件管理器中以普通用户身份，运行 webui-user.bat

Linux上的自动安装

  1. 安装依赖项。
# Debian-based:
sudo apt install wget git python3 python3-venv
# Red Hat-based:
sudo dnf install wget git python3
# Arch-based:
sudo pacman -S wget git python3
  1. 要安装在 /home/$(whoami)/stable-diffusion-webui/, 运行:
bash <(wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh)

Apple Silicon上的自动安装

查找说明 这里.

贡献

如何向这个 repo 添加代码：贡献

文档

文档从这个README移到了项目的 百科.

感谢

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