当前位置: 首页 > news >正文

【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:

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 gradiopython app.py

修改了一下app.py的东西,最后面修改了ip和端口:

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

可以对照一下环境:


(sd-inf)   Thu Sep 1420:59:37    /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。

(sd-inf)   Thu Sep 1421:00:31    /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:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

相关文章:

【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: git clone --recurse-submodules https://github.com/lkwq007/stablediffusion-infinity cd stablediffusion-infinity conda env create -f environment.yml conda …...

Flutter插件之阿里百川

上一篇:Flutter插件的制作和发布,我们已经了解了如何制作一个通用的双端插件,本篇就带领大家将阿里百川双端sdk制作成一个flutter插件供项目调用! 目录 登录并打开控制台,创建应用:填写应用相关信息开通百川…...

✔ ★ 算法基础笔记(Acwing)(三)—— 搜索与图论(17道题)【java版本】

搜索与图论 1. DFS1. 排列数字(3分钟)2. n-皇后问题 2. BFS&#xff08;队列&#xff09;1. 走迷宫二刷总结&#xff08;队列存储一个节点pair<int,int>&#xff09;三刷总结 走过的点标记上距离(既可以记录距离&#xff0c;也可以判断是否走过) ★ ★ 例题2. 八数码二刷…...

初试占比70%,计算机招生近200人,安徽理工大学考情分析

安徽理工大学 考研难度&#xff08;☆&#xff09; 内容&#xff1a;23考情概况&#xff08;拟录取和复试分析&#xff09;、院校概况、23专业目录、23复试详情、各专业考情分析、各科目考情分析。 正文980字&#xff0c;预计阅读&#xff1a;3分钟 2023考情概况 安徽理工大…...

LeetCode题解:1720. 解码异或后的数组,异或,JavaScript,详细注释

原题链接&#xff1a; https://leetcode.cn/problems/decode-xored-array/ 解题思路&#xff1a; 异或有如下性质&#xff1a; a ^ a 0a ^ 0 aa ^ b b ^ a 根据题意&#xff0c;已知encoded[i - 1] arr[i - 1] ^ arr[i]&#xff0c;可以做如下转换&#xff1a; encoded[i…...

【C刷题】day2

一、选择题 1、以下程序段的输出结果是&#xff08; &#xff09; #include<stdio.h> int main() { char s[] "\\123456\123456\t"; printf("%d\n", strlen(s)); return 0; } A: 12 B: 13 C: 16 D: 以上都不对【答案】&#xff1a; A 【解析】…...

Apollo源码安装的问题及解决方法

问题一 在进行git clone时&#xff0c;会报错Failed to connect to github.com port 443: Timed out&#xff0c;经过实践后推荐以下两种方法。 方法一&#xff1a;在原地址前加https://ghproxy.com 原地址&#xff1a;git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git …...

Flutter 挖孔屏的状态栏占用问题怎么解决,横屏后去掉了状态栏,还是会有一块黑色的竖条

使用下方代码后依旧有一条黑色的区域 overridevoid initState() {// TODO: implement initStatesuper.initState();///关闭状态栏&#xff0c;与底部虚拟操作按钮SystemChrome.setEnabledSystemUIMode(SystemUiMode.manual, overlays: []);//隐藏状态栏&#xff0c;底部按钮栏S…...

Layui快速入门之第九节 表格事件的使用

目录 一&#xff1a;事件 二&#xff1a;头部工具栏事件 三&#xff1a;排序切换事件 四&#xff1a;列拖拽宽度后的事件 五&#xff1a;列筛选&#xff08;显示或隐藏&#xff09;后的事件 六&#xff1a;行单击和双击事件 七&#xff1a;行右键菜单事件 八&#xff1a;…...

[2023.09.14]: Rust的条件编译

关于条件编译&#xff0c;我的记忆是10多年前&#xff0c;写C#的时代了&#xff0c;最近10年写Python和Javascript代码&#xff0c;虽然Javascript中也可以通过插件实现条件编译的效果&#xff0c;但是用起来太憋足了。当我在Yew的SSR开发模式中看到条件编译的配置时&#xff0…...

数据清洗:数据挖掘的前期准备工作

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ &#x1f434;作者&#xff1a;秋无之地 &#x1f434;简介&#xff1a;CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作&#xff0c;主要擅长领域有&#xff1a;爬虫、后端、大数据…...

基于FPGA的图像sobel锐化实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 将FPGA的仿真结果导入到matlab显示图像效果 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a,vivado2019.2 3.部分核心程序 .................................…...

HDMI 直通 ILA 调试实验

FPGA教程学习 第十四章 HDMI 直通 ILA 调试实验 文章目录 FPGA教程学习前言实验原理程序设计实验过程实验尝试总结TODO 前言 HDMI 输入直通到 HDMI 输出的显示&#xff0c;完成一个简单的 HDMI 输入输出检测。 实验原理 开发板 HDMI 输出接口芯片使用 ADV7511&#xff0c;HD…...

基于Qt4开发曲线绘制交互软件Plotter

目前市面上有很多曲线绘制软件,但其交互功能较差。比如,想要实现数据的交互,同步联动等,都需要大量繁琐的人工操作。所以讲想开发一款轻量级的曲线绘制交互软件。下面就以此为案例,记录一下基于Qt4的开发过程。 目录 1 需求 2 技术路线 3 开发流程 1 框架搭建 2 菜单…...

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病...

全文链接&#xff1a;http://tecdat.cn/?p23061 这个数据集&#xff08;查看文末了解数据免费获取方式&#xff09;可以追溯到1988年&#xff0c;由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数&#xff0c;0无…...

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十五):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(1):线框图(Wireframe Plot)

目录 一、前言 二、实验环境 三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 线框图&#xff08;Wireframe Plot&#xff09; 一、前言 Python是一种高级编程语言&#xff0c;由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名&#xff0…...

阿里云CDN缓存配置及优化-oss绑定CDN缓存自动刷新功能

参考阿里云官网文档&#xff1a;https://help.aliyun.com/practice_detail/603170 1.缓存时间配置 在缓存管理中&#xff0c;可以方便地指定目录和文件后缀名在CDN节点上的缓存时间&#xff0c;缓存时长配置的长短&#xff0c;取决于源站对该文件的变更频率。我们需要分析下业务…...

气象站有什么用?有哪些类型

气象站是一种用于收集、分析和处理气象数据的设备&#xff0c;能够为人们提供及时、准确的气象数据和决策支持。 一、气象站的作用 预测天气变化 气象站最重要的作用之一是进行预测天气变化。通过气象站的连续监测和数据分析&#xff0c;可以预测未来的天气情况&#xff0c;…...

【深度学习】卷积神经网络(LeNet)

卷积神经网络 LeNet 前言LeNet 模型代码实现MINST代码分块解析1 构建 LeNet 网络结构2 加载数据集3 初始化模型和优化器4 训练模型5 训练完成 完整代码 Fashion-MINST代码分块解析1 构建 LeNet 网络结构2 初始化模型参数3 加载数据集4 定义损失函数和优化器5 训练模型 完整代码…...

什么是数据仓库,解释数据仓库的结构和ETL过程

1、什么是数据仓库&#xff0c;解释数据仓库的结构和ETL过程。 数据仓库是一种用于存储和管理数据的系统&#xff0c;它提供了一种统一的方式&#xff0c;将不同来源、不同格式和不同时间的数据集成在一起。数据仓库的结构如下&#xff1a; 主题域&#xff08;Domain&#xf…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件

今天呢&#xff0c;博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架&#xff0c;目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学&#xff0c;希望能对大家有所帮助&#xff0c;也特别欢迎大家指点不足之处&#xff0c;小生很乐意接受正确的建议&…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述&#xff0c;后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作&#xff0c;其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别

UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中&#xff0c;我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况&#xff0c;此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误&#xff0c;原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用&#xff0c;结果 dll 未实现 JNI 协…...

C++ 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

网站指纹识别

网站指纹识别 网站的最基本组成&#xff1a;服务器&#xff08;操作系统&#xff09;、中间件&#xff08;web容器&#xff09;、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些&#xff1f;举个例子&#xff1a;发现了一个文件读取漏洞&#xff0c;我们需要读/etc/passwd&#xff0c;如…...

push [特殊字符] present

push &#x1f19a; present 前言present和dismiss特点代码演示 push和pop特点代码演示 前言 在 iOS 开发中&#xff0c;push 和 present 是两种不同的视图控制器切换方式&#xff0c;它们有着显著的区别。 present和dismiss 特点 在当前控制器上方新建视图层级需要手动调用…...

BLEU评分:机器翻译质量评估的黄金标准

BLEU评分&#xff1a;机器翻译质量评估的黄金标准 1. 引言 在自然语言处理(NLP)领域&#xff0c;衡量一个机器翻译模型的性能至关重要。BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 作为一种自动化评估指标&#xff0c;自2002年由IBM的Kishore Papineni等人提出以来&#xff0c;…...

提升移动端网页调试效率:WebDebugX 与常见工具组合实践

在日常移动端开发中&#xff0c;网页调试始终是一个高频但又极具挑战的环节。尤其在面对 iOS 与 Android 的混合技术栈、各种设备差异化行为时&#xff0c;开发者迫切需要一套高效、可靠且跨平台的调试方案。过去&#xff0c;我们或多或少使用过 Chrome DevTools、Remote Debug…...