👋 你好
我构建开源的AI应用程序。为了资助我的工作,我也制作我的代码的付费版本。但你可以随意使用免费的代码。我在https://twitter.com/philz1337x发布功能和新项目。
🗞️ 更新日志
- 2024年6月19日:图案放大
- 2024年5月24日:分辨率提高到13kx13k (https://x.com/philz1337x/status/1793983581636690379)
- 2024年5月16日:输出文件格式:jpg/png/webp (https://x.com/philz1337x/status/1791431093641457824)
- 2024年5月2日:图像锐化
- 2024年5月7日:ComfyUI节点 (https://x.com/philz1337x/status/1787905308439826920)
- 2024年4月12日:多步放大 (https://x.com/philz1337x/status/1785269458304442565)
- 2024年4月7日:修复相似度问题 (https://x.com/levelsio/status/1776729356120797265)
- 2024年4月5日:速度提升 (https://x.com/philz1337x/status/1776121175195975888)
- 2024年4月1日:支持自定义安全张量检查点 (https://x.com/philz1337x/status/1774772572632338435)
- 2024年3月28日:动漫放大 (https://x.com/philz1337x/status/1773342568543346738)
- 2024年3月26日:支持LoRa (https://x.com/philz1337x/status/1772575319871959180)
- 2024年3月21日:预降尺度 (https://x.com/philz1337x/status/1770680096031961351)
- 2024年3月18日:分形结构 (https://x.com/philz1337x/status/1769756654533485050)
- 2024年3月15日:代码发布 (https://x.com/philz1337x/status/1768679154726359128)
🚀 使用Clarity放大器的选项
🧑💻 应用程序
使用Clarity最简单的方式是通过ClarityAI.co上的应用程序。
🐰 ComfyUI
- 打开ComfyUI管理器,搜索Clarity AI并安装节点。
- 创建API密钥: ClarityAI.co/ComfyUI
- 将API密钥添加到节点中作为a) 环境变量
CAI_API_KEY
或 b)cai_platform_key.txt
文本文件 或 c) 节点的api_key_override
字段。
完整说明: https://github.com/philz1337x/ComfyUI-ClarityAI
⚙️ API
使用API: ClarityAI.co/API
进阶: 使用cog部署和运行(本地或云端)
如果你不熟悉cog,请阅读: <a href=https://github.com/replicate/cog/blob/main/docs/getting-started-own-model.md>cog文档
-
运行
download_weights.py
-
使用cog进行预测:
cog predict -i image="链接到图像"
进阶: 使用A1111 webUI运行
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
- 使用以下参数:
杰作,最佳质量,高分辨率,<lora:more_details:0.5> <lora:SDXLrender_v2.0:1> 否定提示: (最差质量,低质量,正常质量:2) JuggernautNegative-neg 步骤: 18, 采样器: DPM++ 3M SDE Karras, CFG比例: 6.0, 种子: 1337, 大小: 1024x1024, 模型哈希: 338b85bc4f, 模型: juggernaut_reborn, 去噪强度: 0.35, 瓦片扩散放大器: 4x-UltraSharp, 瓦片扩散缩放因子: 2, 瓦片扩散: {"方法": "MultiDiffusion", "瓦片宽度": 112, "瓦片高度": 144, "瓦片重叠": 4, "瓦片批处理大小": 8, "放大器": "4x-UltraSharp", "缩放因子": 2, "保持输入尺寸": true}, ControlNet 0: "模块: tile_resample, 模型: control_v11f1e_sd15_tile, 权重: 0.6, 调整模式: 1, 低VRAM: 否, 处理分辨率: 512, 阈值A: 1, 阈值B: 1, 指导开始: 0.0, 指导结束: 1.0, 像素完美: 是, 控制模式: 1, Hr选项: HiResFixOption.BOTH, 保存检测地图: 否", Lora 哈希: "more_details: 3b8aa1d351ef, SDXLrender_v2.0: 3925cf4759af"