【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
SharpCJ7 小时前
Android 开发者为什么必须掌握 AI 能力?端侧视角下的技术变革
android·ai·aigc
墨风如雪8 小时前
玩转本地 AI 的“第 0 步”:Node.js 环境保姆级安装教程
aigc
jinanwuhuaguo8 小时前
截止到4月8日,OpenClaw 2026年4月更新深度解读剖析:从“能力回归”到“信任内建”的范式跃迁
android·开发语言·人工智能·深度学习·kotlin
AI人工智能+8 小时前
一种以深度学习与计算机视觉技术为核心的表格识别系统,实现了结构化、半结构化表格的精准文字提取、布局解析与版面完整还原
深度学习·计算机视觉·ocr·表格识别
AI视觉网奇9 小时前
几何数据集 多模态
人工智能·深度学习
就是这么拽呢11 小时前
论文查重低但AIGC率高,如何补救?
论文阅读·人工智能·ai·aigc
Dfreedom.12 小时前
【实战篇】图像分割-计算图中不同颜色区域的面积比
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·图像分割·otsu
计算机毕业设计指导12 小时前
基于机器学习和深度学习的恶意WebURL检测系统实战详解
人工智能·深度学习·机器学习·网络安全
罗西的思考12 小时前
【OpenClaw】通过 Nanobot 源码学习架构---(6)Skills
人工智能·深度学习·算法
Bigger12 小时前
第一章:我是如何剖析 Claude Code 整体架构与启动流程的
前端·aigc·claude