【深度学习 AIGC】stablediffusion-infinity 在无界限画布中输出绘画 Outpainting

代码:https://github.com/lkwq007/stablediffusion-infinity/tree/master

启动环境:

shell 复制代码
git clone --recurse-submodules https://github.com/lkwq007/stablediffusion-infinity
cd stablediffusion-infinity
conda env create -f environment.yml
conda activate sd-inf

# 一定更新一下!
conda install -c conda-forge diffusers transformers ftfy accelerate
conda update -c conda-forge diffusers transformers ftfy accelerate
pip install -U gradio

python app.py

修改了一下app.py的东西,最后面修改了ip和端口:

css 复制代码
launch_extra_kwargs = {
    "show_error": True,
    # "favicon_path": ""
}
launch_kwargs = vars(args)
launch_kwargs = {k: v for k, v in launch_kwargs.items() if v is not None}
print(launch_kwargs)
launch_kwargs.pop("remote_model", None)
launch_kwargs.pop("local_model", None)
launch_kwargs.pop("fp32", None)
launch_kwargs.pop("lowvram", None)
launch_kwargs.update(launch_extra_kwargs)
try:
    import google.colab

    launch_kwargs["debug"] = True
except:
    pass

if RUN_IN_SPACE:
    print("run in space")
    demo.launch()
elif args.debug:
    print(111111111)
    launch_kwargs["share"]=True
    launch_kwargs["server_name"] = "0.0.0.0"
    launch_kwargs["server_port"] = 8000
    demo.queue().launch(**launch_kwargs)
else:
    print(222222222)
    launch_kwargs["share"]=True
    launch_kwargs["server_name"] = "0.0.0.0"
    launch_kwargs["server_port"] = 8000
    demo.queue().launch(**launch_kwargs)

可以对照一下环境:

shell 复制代码
(sd-inf)   Thu Sep 14    20:59:37    /ssd/xiedong/stablediffusion-infinity  pip list
Package                       Version
----------------------------- ---------
absl-py                       1.3.0
accelerate                    0.22.0
aiofiles                      23.2.1
aiohttp                       3.8.1
aiosignal                     1.3.1
altair                        5.1.1
antlr4-python3-runtime        4.9.3
anyio                         3.6.2
async-timeout                 4.0.2
attrs                         23.1.0
backports.functools-lru-cache 1.6.4
bcrypt                        4.0.1
brotlipy                      0.7.0
cachetools                    5.2.0
certifi                       2023.7.22
cffi                          1.15.1
charset-normalizer            2.0.4
click                         8.1.3
cloudpickle                   2.0.0
cmake                         3.25.0
colorama                      0.4.6
commonmark                    0.9.1
contourpy                     1.0.6
cryptography                  38.0.1
cycler                        0.11.0
cytoolz                       0.12.0
dask                          2022.7.0
dataclasses                   0.8
datasets                      2.7.0
diffusers                     0.14.0
dill                          0.3.6
einops                        0.4.1
fastapi                       0.87.0
ffmpy                         0.3.0
filelock                      3.8.0
fonttools                     4.38.0
fpie                          0.2.4
frozenlist                    1.3.0
fsspec                        2022.10.0
ftfy                          6.1.1
google-auth                   2.14.1
google-auth-oauthlib          0.4.6
gradio                        3.44.2
gradio_client                 0.5.0
grpcio                        1.51.0
h11                           0.12.0
httpcore                      0.15.0
httpx                         0.23.1
huggingface-hub               0.17.1
idna                          3.4
imagecodecs                   2021.8.26
imageio                       2.19.3
importlib-metadata            5.0.0
importlib-resources           6.0.1
Jinja2                        3.1.2
joblib                        1.2.0
jsonschema                    4.19.0
jsonschema-specifications     2023.7.1
kiwisolver                    1.4.4
linkify-it-py                 1.0.3
llvmlite                      0.39.1
locket                        1.0.0
Markdown                      3.4.1
markdown-it-py                2.1.0
MarkupSafe                    2.1.1
matplotlib                    3.6.2
mdit-py-plugins               0.3.1
mdurl                         0.1.2
mkl-fft                       1.3.1
mkl-random                    1.2.2
mkl-service                   2.4.0
multidict                     6.0.2
multiprocess                  0.70.12.2
networkx                      2.8.4
numba                         0.56.4
numpy                         1.23.4
oauthlib                      3.2.2
omegaconf                     2.2.3
opencv-python                 4.6.0.66
opencv-python-headless        4.6.0.66
orjson                        3.8.2
packaging                     21.3
pandas                        1.4.2
paramiko                      2.12.0
partd                         1.2.0
Pillow                        9.2.0
pip                           22.2.2
protobuf                      3.20.3
psutil                        5.9.1
pyarrow                       8.0.0
pyasn1                        0.4.8
pyasn1-modules                0.2.8
pycparser                     2.21
pycryptodome                  3.15.0
pydantic                      1.10.2
pyDeprecate                   0.3.2
pydub                         0.25.1
Pygments                      2.13.0
PyNaCl                        1.5.0
pyOpenSSL                     22.0.0
pyparsing                     3.0.9
PySocks                       1.7.1
python-dateutil               2.8.2
python-multipart              0.0.5
pytorch-lightning             1.7.7
pytz                          2022.6
PyWavelets                    1.3.0
PyYAML                        6.0
referencing                   0.30.2
regex                         2022.4.24
requests                      2.28.1
requests-oauthlib             1.3.1
responses                     0.18.0
rfc3986                       1.5.0
rich                          12.6.0
rpds-py                       0.10.3
rsa                           4.9
sacremoses                    0.0.53
safetensors                   0.3.2
scikit-image                  0.19.2
scipy                         1.9.3
semantic-version              2.10.0
setuptools                    65.5.0
six                           1.16.0
sniffio                       1.3.0
sourceinspect                 0.0.4
starlette                     0.21.0
taichi                        1.2.2
tensorboard                   2.11.0
tensorboard-data-server       0.6.1
tensorboard-plugin-wit        1.8.1
tifffile                      2021.7.2
timm                          0.6.11
tokenizers                    0.11.4
toolz                         0.12.0
torch                         1.13.0
torchaudio                    0.13.0
torchmetrics                  0.10.3
torchvision                   0.14.0
tqdm                          4.64.1
transformers                  4.33.1
typing_extensions             4.3.0
uc-micro-py                   1.0.1
urllib3                       1.26.12
uvicorn                       0.20.0
wcwidth                       0.2.5
websockets                    10.4
Werkzeug                      2.2.2
wheel                         0.37.1
xxhash                        0.0.0
yarl                          1.7.2
zipp                          3.10.0

路径下建立一个stabilityai,然后下载stable-diffusion-2-inpainting放进去,sd-vae-ft-mse是stable-diffusion-2-inpainting/vae里的东西复制了一遍。

shell 复制代码
(sd-inf)   Thu Sep 14    21:00:31    /ssd/xiedong/stablediffusion-infinity  tree stabilityai/
stabilityai/
├── sd-vae-ft-mse
│   ├── config.json
│   ├── diffusion_pytorch_model.bin
│   ├── diffusion_pytorch_model.fp16.bin
│   ├── diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors
│   └── diffusion_pytorch_model.safetensors
└── stable-diffusion-2-inpainting
    ├── 512-inpainting-ema.ckpt
    ├── 512-inpainting-ema.safetensors
    ├── feature_extractor
    │   └── preprocessor_config.json
    ├── merged-leopards.png
    ├── model_index.json
    ├── README.md
    ├── scheduler
    │   └── scheduler_config.json
    ├── sd-vae-ft-mse-original
    │   ├── README.md
    │   ├── vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
    │   └── vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
    ├── text_encoder
    │   ├── config.json
    │   ├── model.fp16.safetensors
    │   ├── model.safetensors
    │   ├── pytorch_model.bin
    │   └── pytorch_model.fp16.bin
    ├── tokenizer
    │   ├── merges.txt
    │   ├── special_tokens_map.json
    │   ├── tokenizer_config.json
    │   └── vocab.json
    ├── unet
    │   ├── config.json
    │   ├── diffusion_pytorch_model.bin
    │   ├── diffusion_pytorch_model.fp16.bin
    │   ├── diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors
    │   └── diffusion_pytorch_model.safetensors
    └── vae
        ├── config.json
        ├── diffusion_pytorch_model.bin
        ├── diffusion_pytorch_model.fp16.bin
        ├── diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors
        └── diffusion_pytorch_model.safetensors

然后就可以用了:



相关推荐
正在走向自律9 分钟前
第二章-AIGC入门-开启AIGC音频探索之旅:从入门到实践(6/36)
人工智能·aigc·音视频·语音识别·ai音乐·ai 音频·智能语音助手
Trent198515 分钟前
影楼精修-智能修图Agent
图像处理·人工智能·计算机视觉·aigc
烟锁池塘柳016 分钟前
【大模型】解码策略:Greedy Search、Beam Search、Top-k/Top-p、Temperature Sampling等
人工智能·深度学习·机器学习
zzc9211 小时前
时频图数据集更正程序,去除坐标轴白边及调整对应的标签值
人工智能·深度学习·数据集·标签·时频图·更正·白边
Blossom.1182 小时前
机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与物流优化
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·机器人·语音识别
Gyoku Mint3 小时前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
m0_751336395 小时前
突破性进展:超短等离子体脉冲实现单电子量子干涉,为飞行量子比特奠定基础
人工智能·深度学习·量子计算·材料科学·光子器件·光子学·无线电电子
有Li8 小时前
通过具有一致性嵌入的大语言模型实现端到端乳腺癌放射治疗计划制定|文献速递-最新论文分享
论文阅读·深度学习·分类·医学生
张较瘦_12 小时前
[论文阅读] 人工智能 | 深度学习系统崩溃恢复新方案:DaiFu框架的原位修复技术
论文阅读·人工智能·深度学习
cver12312 小时前
野生动物检测数据集介绍-5,138张图片 野生动物保护监测 智能狩猎相机系统 生态研究与调查
人工智能·pytorch·深度学习·目标检测·计算机视觉·目标跟踪