Coisas que eu quero fazer
Adicione o modelo à interface web do Stable Diffusion que está sendo executada localmente.
Environment
difusão estável-webui-amdgpu
Baixe o modelo
download
Você pode baixá-lo na página seguinte.
Você pode baixar o modelo clicando no botão no lado direito da página de cada modelo.
(No entanto, alguns modelos exigem login.)
licença
A licença de cada modelo está listada na caixa vermelha abaixo do botão de download, portanto, verifique-a antes de usar. (Muitos modelos aparentemente não possuem restrições de uso.)
Modelos recomendados
Nostalgia pura
Este é um modelo para gerar imagens no estilo anime.
Sonho Real
Este é um modelo para gerar imagens que se parecem com a vida real.
Instalação do modelo
Copie o arquivo baixado para a seguinte pasta.
インストールフォルダ\models\Stable-diffusionApós a conclusão da cópia, clique no botão na parte inferior da interface gráfica.
Assim que o processo estiver concluído, você poderá selecionar o modelo baixado no menu suspenso à esquerda do botão.
Quando a transição não corre bem
A transição ainda não foi concluída.
Se o interruptor não funcionar corretamente (ou estiver lento), clicar novamente no botão de atualização pode resolver o problema.
Falha ao criar o modelo rapidamente; tentará novamente usando o método mais lento.
Se você se deparar com o seguinte erro durante a troca ou inicialização, e o sistema estiver lento, isso às vezes pode ser resolvido modificando o código.
Vou modificar o roteiro.
Prossiga por sua conta e risco.
Failed to create model quickly; will retry using slow method.Abra o seguinte arquivo.
インストールフォルダ¥modules¥sd_disable_initialization.pyEncontre o seguinte código.
def CLIPTextModel_from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *model_args, **kwargs):
res = self.CLIPTextModel_from_pretrained(None, *model_args, config=pretrained_model_name_or_path, state_dict={}, **kwargs)
res.name_or_path = pretrained_model_name_or_path
return resSubstitua o código acima pelo seguinte: (Substitua None por pretrained_model_name_or_path.)
def CLIPTextModel_from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *model_args, **kwargs):
res = self.CLIPTextModel_from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *model_args, config=pretrained_model_name_or_path, state_dict={}, **kwargs)
res.name_or_path = pretrained_model_name_or_path
return res
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