Stable Diffusion web UIStable Diffusion Web 可视化方案

Stable Diffusion Web 可视化方案，基于 Gradio 库。

特性

带图像的详细功能展示：

• 原始 txt2img 和 img2img 模式


• 一键安装并运行脚本（但仍然必须安装python和git）


• Outpainting


• Inpainting


• Color Sketch


• Prompt Matrix


• Stable Diffusion Upscale


• Loopback，多次运行img2img处理


• X/Y/Z 图，一种绘制具有不同参数的 3 维图像图的方法


• 文本倒装
  
  
  
  • 拥有任意数量的嵌入并使用您喜欢的任何名称
  
  
  • 使用每个标记具有不同数量向量的多个嵌入
  
  
  • 适用于半精度浮点数
  
  
  • 在 8GB 上训练嵌入（还有 6GB 工作的报告）
  
  


• 附加选项卡包含：
  
  
  
  • GFPGAN，修复人脸的神经网络
  
  
  • CodeFormer，人脸修复工具，作为 GFPGAN 的替代品
  
  
  • RealESRGAN，神经网络升级器
  
  
  • ESRGAN，具有许多第三方模型的神经网络升级器
  
  
  • SwinIR 和 Swin2SR（参见此处），神经网络升级器
  
  
  • LDSR，潜在扩散超分辨率升级
  
  


• 调整宽高比选项


• 采样方法选择
  
  
  
  • 调整采样器 eta 值（噪声乘数）
  
  
  • 更高级的噪音设置选项
  
  


• 随时中断处理


• 4GB 显卡支持（也有 2GB 工作报告）


• 批次正确种子


• 实时提示令牌长度验证


• Generation parameters
  
  
  
  • 用于生成图像的参数与该图像一起保存
  
  
  • 对于 PNG，在 PNG 块中；对于 JPEG，在 EXIF 中
  
  
  • 可以将图像拖到PNG信息选项卡以恢复生成参数并自动将其复制到UI中
  
  
  • 可以在设置中禁用
  
  
  • 将图像/文本参数拖放到提示框中
  
  


• 读取生成参数按钮，将提示框中的参数加载到UI


• 设置页面


• 从 UI 运行任意 python 代码（必须运行--allow-code才能启用）


• 大多数 UI 元素的鼠标悬停提示


• 可以通过文本配置更改 UI 元素的默认/混合/最大/步长值


• 平铺支持，用于创建可以像纹理一样平铺的图像的复选框


• 进度条和实时图像生成预览
  
  
  
  • 可以使用单独的神经网络来生成预览，几乎不需要 VRAM 或计算要求
  
  


• 否定提示，一个额外的文本字段，允许您列出您不想在生成的图像中看到的内容


• 样式，一种保存部分提示并稍后通过下拉菜单轻松应用它们的方法


• 变体，一种生成相同图像但有微小差异的方法


• 种子调整大小，一种生成相同图像但分辨率略有不同的方法


• CLIP询问器，一个尝试从图像中猜测提示的按钮


• 提示剪辑，中代换提示的一种方式，比如说开始做西瓜，中途换成动漫少女


• 批处理，使用img2img处理一组文件


• Img2img 交叉注意力控制的替代、反向欧拉方法


• Highres Fix，一种方便的选项，只需单击一下即可生成高分辨率图片，而不会出现常见的扭曲


• 即时重新加载检查点


• 检查点合并，该选项卡允许您将最多 3 个检查点合并为一个


• 具有来自社区的许多扩展的自定义脚本


• Composable-Diffusion，一种同时使用多个提示的方法
  
  
  
  • 使用大写字母AND分隔提示
  
  
  • 还支持权重提示：a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2.2
  
  


• 提示无  token 限制（原创稳定扩散最多可使用 75 个 token）


• DeepDanbooru 集成，为动漫提示创建 danbooru 风格标签


• xformers，选择卡的主要速度提升：（添加--xformers到命令行参数）


• 通过扩展：历史记录选项卡：在 UI 中方便地查看、定向和删除图像


• 生成永久选项


• 训练选项卡
  
  
  
  • 超网络和嵌入选项
  
  
  • 预处理图像：使用 BLIP 或 deepdanbooru（针对动漫）进行裁剪、镜像、自动标记
  
  


• Clip skip


• Hypernetworks


• Loras（与 Hypernetworks 相同但更漂亮）


• 一个单独的 UI，您可以通过预览选择要添加到提示中的嵌入、超网络或 Loras


• 可以选择从设置屏幕加载不同的 VAE


• 进度条中的预计完成时间


• 应用程序编程接口


• RunwayML支持专用修复模型


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


• Stable Diffusion 2.0 支持 - 参阅wiki获取说明


• Alt-Diffusion 支持 - 参阅wiki


• 以 safetensors 格式加载检查点


• 放宽分辨率限制：生成图像的尺寸必须是 8 的倍数而不是 64


• 从设置屏幕重新排序 UI 中的元素


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