开源项目：Stable Diffusion v 2.1 web UI 使用教程

开源项目：Stable Diffusion v 2.1 web UI 使用教程

stable-diffusion-2-gui Lightweight Stable Diffusion v 2.1 web UI: txt2img, img2img, depth2img, inpaint and upscale4x. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-2-gui

1. 项目介绍

Stable Diffusion v 2.1 web UI 是一个轻量级的应用程序，它提供了一个基于Web的用户界面，用于与 Stability AI 的 Stable Diffusion 2 模型交互。该模型能够实现文本到图像、图像到图像、深度到图像、修复和图像放大等功能。本项目基于 Hugging Face Diffusers 的实现，并通过 Gradio 提供了用户友好的界面。

2. 项目快速启动

要快速启动这个项目，你需要有 Python 环境和必要的依赖包。以下是启动项目的步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/qunash/stable-diffusion-2-gui.git
cd stable-diffusion-2-gui

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动应用
python app.py

执行以上命令后，应用将会在默认的 Web 服务器上启动，通常是 http://127.0.0.1:7860。

3. 应用案例和最佳实践

文本到图像

• 输入描述性的文本，例如“一个宁静的湖面，夕阳西下，印象派风格”。
• 调整生成参数，如分辨率、步骤数等，以获得更满意的图像。

图像到图像

• 上传一张图片，系统会根据图片内容生成新的图像。
• 可以调整风格、颜色等参数，以引导生成过程。

深度到图像

• 提供一个深度图，模型将基于深度信息生成相应的图像。

修复（Inpainting）

• 选择一张有缺陷的图片，标记需要修复的区域。
• 模型将根据周围像素自动修复选定的区域。

图像放大

• 上传一张图片，选择4倍放大。
• 模型将尝试保留图像细节的同时放大图像。

4. 典型生态项目

Stable Diffusion v 2.1 web UI 所在的生态系统中，还有以下典型项目：

• Stable Diffusion: Stability AI 的核心模型，用于生成高质量的图像。
• HuggingFace Diffusers: 提供了 Diffusion 模型的实现，用于各种图像生成任务。
• DPM-Solver: 一种用于解决扩散过程中的采样问题的求解器。

以上是 Stable Diffusion v 2.1 web UI 的基本使用教程，希望对你有所帮助。

stable-diffusion-2-gui Lightweight Stable Diffusion v 2.1 web UI: txt2img, img2img, depth2img, inpaint and upscale4x. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-2-gui