ai生成图片的功能是真的强大,很多平台都有次数使用限制,今天分享一款离线版本的ai绘画生成软件,Android-Stable-diffusion-ONNX离线版,不用联网就可以使用,根据用户给出的参数就可以生成你想要的图片效果,生成的图片会有点慢,效果还不错。 使用方法 1、Android-Stable-diffusion-ONNX是一个AI绘画软件,输入提示词Prompt...
下载标准版stable diffusion webui,直接敲 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 修改webui-user.bat文件,在set COMMANDLINE_ARGS=这行后面加上--skip-torch-cuda-test,然后保存。 进入stable-diffusion-webui这个文件夹,在命令行里面敲cd stable-diffusion-webui就行了。 进入...
Downloadhttps://huggingface.co/TIEMING/Chilloutmix/tree/mainmodel Copy the model to the Assets folder Use github ci build to build APP:https://github.com/Fcucgvhhhvjv/Android-Stable-diffusion-ONNX/blob/master/.github/workflows/android.yml ...
inswapper_128.onnxwget -O inswapper_128.onnxhttps://huggingface.co/ezioruan/inswapper_128.onnx...
AndroidStableDiffusionONNX是一种用于在移动设备上运行深度学习模型的开源库。它允许开发者使用NVIDIA的ONNX格式来部署和推理他们的模型,而无需在每个平台上单独编译和优化。 要使用AndroidStableDiffusionONNX,您需要执行以下步骤: 1. 首先,确保您的Android设备已经安装了TensorFlow Lite运行时(TFLite Runtime)。这是一...
随着AI技术的飞速发展,生成式模型如StableDiffusion在图像创作、设计等领域展现出巨大潜力。然而,这些大模型通常伴随着高昂的计算成本和存储需求。为了提升模型在实际应用中的效率和可部署性,Int8量化和ONNX导出成为重要的优化手段。本文将详细介绍StableDiffusion模型的Int8量化过程及ONNX导出流程,帮助读者实现模型的高效推...
Stable Diffusion XUI What is it Simple re-implement SD UI for AMD and Nvidia GPU Diffuser ONNX (AMD: DirectML/DirectX 12) Support ORT Nightly for speedup Diffuser (CPU/CUDA) How to install Pre-install Install python 3.10 + py launcher + pip + venv ...
git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4 git lfs install cd stable-diffusion-v1-4 git lfs pull You should downloading weights using git lfs large file system, the model about 3GB. To make unet_2d_condition in stablefusion able to export to onnx, make some modificat...
/Users/robot/stable-diffusion-webui/models/interrogators/smilingwolf-wd-v1-4-moat-tagger-v2 https://huggingface.co/SmilingWolf/wd-v1-4-moat-tagger-v2/tree/main >> model.onnx >> selected_tags.csv 修改/Users/robot/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-wd14-tagger/tagger/...
pythonexport_df_onnx.py 1. To generate onnx models. 总结 生成模型在之前效果其实并不好,但是到如今,大模型已经展示出了惊人的能力。不管是创作还是设计logo,从某种方面来说可能甚至是超过常人的。然而大模型都非常大,门槛比较高,我们将StableDiffusion 降维到int8,你甚至只需要一个CPU就能推理!