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开源项目安装与配置指南:ADI-Stable-Diffusion

开源项目安装与配置指南:ADI-Stable-Diffusion

ADI-Stable-Diffusion Accelerate your Stable Diffusion inference with the library’s universal C/C++ framework design, powered by ONNXRuntime & across platforms. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADI-Stable-Diffusion

1. 项目基础介绍

ADI-Stable-Diffusion 是一个开源的 C++ 库,同时提供命令行工具。其主要目的是利用 ONNXRuntime 的加速能力和 ONNX 模型格式的高兼容性,为 Stable Diffusion 的工程部署提供一个方便、打包大小适中且性能高的解决方案。

该项目的主要编程语言是 C++。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • ONNXRuntime:一个开源项目,为各种不同的应用场景提供高性能的推理能力,支持自定义操作符和优化。
  • Stable Diffusion 模型:一种深度学习模型,用于生成高质量的图片。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统中安装了以下依赖项:

  • CMake:一个跨平台的安装(编译)工具,能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装(编译过程)。
  • Ninja:一个快速的构建系统,可以与 CMake 配合使用。
  • ONNXRuntime 的预编译库:可以从 ONNXRuntime 的官方网站获取。

安装步骤

以下步骤将引导您完成 ADI-Stable-Diffusion 的安装过程:

方法1:使用包管理器安装命令行工具

根据您的操作系统选择以下安装命令:

对于 macOS 用户:

brew tap windsander/adi-stable-diffusion
brew install adi

对于 Windows 用户(使用 git-Bash 和 Chocolatey):

curl -L -o adi.1.0.1.nupkg "https://raw.githubusercontent.com/Windsander/ADI-Stable-Diffusion/deploy/adi.1.0.1.nupkg"
choco install adi.1.0.1.nupkg -y
方法2:从发布的版本下载

您可以从项目的“Release Assets”中找到最新可用的版本。下载后,解压缩包通常包含以下结构:

--bin
  --adi
--lib
  --[相应平台的 ADI 库,例如:libadi.a]
  --[相应平台的 ORT 库,例如:libonnxruntime.dylib]
--include
  --adi.h
--CHANGELOG.md
--README.md
--LICENSE

解压缩后,您可以将 binlib 目录安装到您的系统,或者直接进入解压缩的 bin 目录并开始使用 adi 工具。

方法3:本地构建

项目提供了一个自动化脚本来帮助您在本地编译 ADI。要使用此脚本,请执行以下命令:

bash ./auto_build.sh

如果不传递 BUILD_TYPE 参数,脚本将使用默认的 Debug 构建类型。此外,如果不启用特定的 ORTProvider,脚本将根据平台选择默认的 ORTProvider。

例如,对于 macOS 用户:

bash ./auto_build.sh --platform macos --build-type debug

对于 Windows 用户:

bash ./auto_build.sh --platform windows --build-type debug

对于 Linux (Ubuntu) 用户:

bash ./auto_build.sh --platform linux --build-type debug

对于 Android 用户:

bash ./auto_build.sh --platform android 
--build-type debug 
--android-ndk /path/to/your/ndk 
--android-ver 27

以上步骤将帮助您顺利安装 ADI-Stable-Diffusion 项目。安装完成后,您可以按照项目文档中的示例来使用命令行工具进行推理操作。

ADI-Stable-Diffusion Accelerate your Stable Diffusion inference with the library’s universal C/C++ framework design, powered by ONNXRuntime & across platforms. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADI-Stable-Diffusion

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开源项目安装与配置指南:Stable Diffusion 2 GUI

开源项目安装与配置指南:Stable Diffusion 2 GUI

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. 项目基础介绍

Stable Diffusion 2 GUI 是一个轻量级的图形用户界面,用于稳定扩散模型(Stable Diffusion)的文本到图像(txt2img)、图像到图像(img2img)、深度到图像(depth2img)、修复(inpaint)和放大(upscale4x)等功能。该项目基于 Stability AI 的稳定扩散模型,并使用了 Hugging Face 的 Diffusers 库实现。它提供了一个简单易用的 Web 界面,适用于对图像生成感兴趣的初学者和专业人士。

主要编程语言:

  • Jupyter Notebook
  • CSS

2. 项目使用的关键技术和框架

  • 稳定扩散模型(Stable Diffusion Model):一种用于生成高质量图像的深度学习模型。
  • Hugging Face Diffusers:Hugging Face 提供的开源库,用于实现稳定扩散模型。
  • Gradio:用于构建机器学习模型演示的 Python 库。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

  • 确保您的计算机上安装了 Python(推荐版本 3.7 及以上)。
  • 安装必要的依赖库。

安装步骤

步骤 1:安装依赖

在命令行中,首先确保您已经安装了 pip。然后运行以下命令安装项目所需的所有依赖:

pip install -r requirements.txt
步骤 2:克隆项目

在您的计算机上选择一个合适的位置,使用 Git 克隆项目:

git clone https://github.com/qunash/stable-diffusion-2-gui.git
步骤 3:启动项目

进入项目目录,运行以下命令以启动 Web 界面:

streamlit run stable_diffusion_2_0.ipynb
步骤 4:访问 Web 界面

在浏览器中输入 http://localhost:8501,即可访问稳定扩散模型 GUI。

请注意,具体的安装过程可能会因操作系统的不同而略有差异,上述步骤是在一般情况下提供的。如果您在安装过程中遇到任何问题,请参考项目的官方文档或向社区寻求帮助。

以上就是关于 Stable Diffusion 2 GUI 项目的详细安装与配置指南。祝您使用愉快!

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

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