项目介绍:stable-diffusion-docker
项目概述
stable-diffusion-docker
是一个将Stable Diffusion模型集成到Docker容器中以加速GPU处理的项目。用户可以通过简单的命令生成图像,无需处理复杂的模型部署,只需专注于创作过程。
快速开始
项目通过一个build.sh
脚本来进行管理。用户可以使用以下命令快速获得最新版本的stable-diffusion-docker:
./build.sh pull
用户需要指定一个有效的用户访问令牌,该令牌可以在HuggingFace账号中获取。
生成图像
文本到图像(txt2img
)
用户可以使用文本描述生成相关图像。例如:
./build.sh run '一个瓶子里的仙女座星系'
图像到图像(img2img
)
用户可以基于已有图像并结合文本提示生成新的图像。需要先将图像复制到input
文件夹,然后运行:
./build.sh run --image 图像.png '一个瓶子里的仙女座星系'
更多功能
此外,stable-diffusion-docker还支持其他多种图像处理功能,包括:
- 深度引导扩散(
depth2img
) - 指导Pix2Pix修改(
pix2pix
) - 稳定UnCLIP变体(
unclip
) - 图像放大(
upscale4x
) - 扩散补画(
inpaint
)
配置选项
用户可以通过不同选项调整图像生成的细节和性能,例如:
--prompt [PROMPT]
:用于呈现图像的提示文本。--model [MODEL]
:用来渲染图像的模型。--height [HEIGHT]
和--width [WIDTH]
:图像高宽设置。--iters [ITERS]
:运行的次数。--samples [SAMPLES]
:每次创建的图像数量。--scale [SCALE]
:图像遵循提示的程度。
示例
假设用户想要生成抽象艺术图像,可以简单地运行命令:
./build.sh run --prompt 'abstract art'
除此之外,为了在GPU资源不足的系统中运行,用户可以尝试调整参数以减少内存占用,例如缩小图像尺寸、减少采样步骤或开启记忆切片功能。
输出管理
生成的图像会以PNG格式保存于output
文件夹中,用户可以根据提示文本轻松检索。
贡献指南
用户可以查看CONTRIBUTING.md文件以获取贡献项目的更多信息,该文件包含了样式指南、开发者原产地证书的同意以及提交PR的细节。
通过该项目,用户可以轻松便捷地在Docker环境中管理和使用Stable Diffusion模型,释放创作潜能。