在Stable Diffusion WebUI 项目中,源码modules目录中,有一个有趣的目录叫做CodeFormer,它就是本文的主角啦。 GitHub上的 CodeFormer 项目 CodeFormer 是一个很棒的开源项目sczhou/CodeFormer[1],被应用在许多项目中,它的论文(arxiv.org/abs/2206.11253[2])在 2022 年被 “经信息处理系统大会”(NeurIPS)接收后,...
Stable Diffusion WebUI 中的调用逻辑 在WebUI 程序入口webui.py[14]程序中,能够看到 CodeFormer 在程序初始化时进行了模型的加载: definitialize():...modules.sd_models.setup_model()startup_timer.record("setup SD model")codeformer.setup_model(cmd_opts.codeformer_models_path)startup_timer.record("s...
Stable Diffusion Webui是一个基于Web界面的AI图像生成工具,它允许用户通过简单的操作,生成高质量的图像。该工具集成了先进的AI模型,如Codeformer.pth,为用户提供了丰富的图像生成选项。通过Stable Diffusion Webui,用户可以轻松调整生成图像的参数,如风格、颜色、纹理等,从而创造出独具特色的艺术作品。 二、Codeformer....
stable-diffusion-webui\models\Codeformer 下载https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/download/v0.1.0/codeformer.pth stable-diffusion-webui\repositories\CodeFormer\weights\facelib 下载https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/download/v0.1.0/parsing_parsenet.pth以及 https://github.com/xin...
set COMMANDLINE_ARGS=--allow-code --xformers --skip-torch-cuda-test --no-half-vae --api --ckpt-dir A:\\stable-diffusion-checkpoints 在线运行 使用--share 选项在线运行。 您将获得 xxx.app.gradio 链接。 这是在 colabs 中使用该程序的预期方式。 您可以使用标志 --gradio-auth username:passw...
配置 和使用 stable-diffusion-webui 1. 中文插件 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/617997179 我选择的是 通过网址安装。 不过是我在 去页面最顶部部,找到 Localization (requires restart) 选项。 成功: 每个参数含义: 2. 开启面部修复(CodeFormers)...
Stable Diffusion Webui与Codeformer.pth:探索AI艺术生成的新境界 随着人工智能技术的不断进步,AI艺术生成领域也在逐渐崭露头角。Stable Diffusion Webui和Codeformer.pth就是这一领域中的两个重要工具,它们分别代表着AI艺术生成的两种不同路径。本文将深入探讨这两个工具的特点、应用及实际操作方法,帮助您更好地理解...
您可以使用Stable Diffusion WebUI创建类似壁纸的重复图案。 要启用tiling,我们还是在settings--> user interface ->Quicksettings list 中把tiling加上去: 现在我们在text2img选项中就可以看到tiling这个选项了,勾选上它,然后画一下花,看看什么效果: 可以看到这幅画是一个完美的平铺图片,你可以从上下左右任何方向拼接...
Stable Diffusion WebUI详细使用指南 Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111,简称A1111)是一个为高级用户设计的图形用户界面(GUI),它提供了丰富的功能和灵活性,以满足复杂和高级的图像生成需求。由于其强大的功能和社区的活跃参与,A1111成为了Stable Diffusion模型事实上的标准GUI,并且是新功能和实验性工具的首选发布平台...
--allow-code 允许从webui上执行自定义脚本 --medvram 启用稳定的扩散模型优化,以满足 牺牲一点速度以达到低VRM使用率的目的 --Lowvram 启用稳定的扩散模型优化,为低VRM的使用牺牲大量速度。 牺牲大量的速度以达到非常低的VRM使用率。 --lowram将稳定的扩散检查点权重加载到VRAM,而不是RAM。