프로젝트 개요

https://github.com/al-swaiti/SDXL-LOCAL

https://arxiv.org/abs/2309.05019 SA-Solver 스케줄러 사용

이 프로젝트는 Stable Diffusion XL을 사용하여 이미지를 생성하는 방법을 보여주며, Gemini API를 통해 프롬프트를 선택적으로 개선할 수 있습니다. 코드에는 구성 가능한 설정이 포함되어 있으며, 이러한 설정을 JSON 파일에서 저장하고 로드할 수 있습니다.

필수 조건

• Python 3.8 이상 (참고: torch.compile을 사용하려면 Python 3.11 이하가 필요합니다)

• 가상 환경을 생성하기 위한 venv 또는 conda

설정

venv 사용

• 가상 환경 생성:

  python -m venv civitai_env
  

가상 환경 활성화:

• Windows에서:

  civitai_env\Scripts\activate
  

macOS 및 Linux에서:

source civitai_env/bin/activate

source civitai_env/bin/activate.fish

필요한 라이브러리 설치:

pip install torch diffusers accelerate pillow google-generativeai transformers

conda 사용

• conda 환경 생성:

  conda create --name civitai_env python=3.11
  

conda 환경 활성화:

conda activate civitai_env

필요한 라이브러리 설치:

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install diffusers accelerate pillow google-generativeai transformers

사용법

• 리포지토리 클론:

  git clone https://github.com/al-swaiti/SDXL-LOCAL
  cd SDXL-LOCAL
  

스크립트 실행:

python main.py

구성

스크립트는 사용자 입력을 저장하기 위해 구성 파일(config.json)을 사용합니다. 이 파일은 첫 번째 실행 후 자동으로 생성됩니다. 파일이 존재하지 않으면 기본값이 사용됩니다. 스크립트는 다음 정보를 입력하도록 안내합니다:

• 모델 위치

• 프롬프트

• 부정 프롬프트

• 이미지 너비 및 높이

• 추론 단계 수

• CFG 스케일

• 시드

• Gemini API 키 (선택 사항)

이러한 입력을 명령줄을 통해 제공할 수도 있습니다. 입력이 제공되지 않으면 기본값 또는 구성 파일의 값이 사용됩니다.

Gemini API를 이용한 프롬프트 개선

전문적인 프롬프트 결과를 얻으려면 Gemini API를 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 프롬프트가 표시될 때 Gemini API 키를 입력하거나 구성 파일에 포함하세요.

참고 사항

• torch.compile을 사용하려면 Python 3.11 이하를 사용하고, (pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)) 라인을 활성화하세요.

• 생성된 이미지는 타임스탬프 기반 파일명으로 저장됩니다.

• GPU 메모리가 낮은 경우 ( pipe.to("cuda") )를 비활성화하고 (pipe.enable_sequential_cpu_offload())를 활성화하세요.

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