プロジェクト概要

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

https://arxiv.org/abs/2309.05019 SA-Solver スケジューラーを使用

このプロジェクトは、Stable Diffusion XL を使用して画像を生成し、オプションで Gemini の API を通じてプロンプトを強化する方法を示しています。コードには設定可能なオプションが含まれており、これらの設定を JSON ファイルから保存・読み込みする機能も備えています。

必要条件

• Python 3.8 以上（注：torch.compile を使用する場合は、Python 3.11 以下が必要）

• 仮想環境を作成するための venv または conda

セットアップ

venv を使用する場合

• 仮想環境の作成:

  python -m venv civitai_env
  

仮想環境を活性化:

• Windows で:

  civitai_env\Scripts\activate
  

macOS および Linux で:

source civitai_env/bin/activate

source civitai_env/bin/activate.fish

必要なライブラリをインストール:

pip install torch diffusers accelerate pillow google-generativeai transformers

conda を使用する場合

• conda 環境の作成:

  conda create --name civitai_env python=3.11
  

conda 環境を活性化:

conda activate civitai_env

必要なライブラリをインストール:

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

使用方法

• リポジトリをクローン:

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

スクリプトを実行:

python main.py

設定

スクリプトは設定ファイル（config.json）を使用してユーザの入力を保存します（最初の実行後に自動作成）。ファイルが存在しない場合は、デフォルト値が使用されます。スクリプトは以下の情報を入力するよう促します：

• モデルの場所

• プロンプト

• ネガティブプロンプト

• 画像の幅と高さ

• 推論ステップ数

• CFG スケール

• シード

• Gemini API キー（オプション）

これらの入力をコマンドラインから提供することも可能です。入力がなければ、デフォルト値または設定ファイルの値が使用されます。

Gemini API を使用したプロンプトの強化

プロフェッショナルなプロンプト結果を得るには、Gemini API を使用できます。この機能を使用する場合は、プロンプト時に Gemini API キーを入力するか、設定ファイルに追加してください。

注意点

• torch.compile を使用する場合は、Python 3.11 以下であることを確認し、（pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)）の行を有効にしてください。

• 生成された画像はタイムスタンプに基づくファイル名で保存されます。

• GPU メモリが少ない場合は、（pipe.to("cuda")）を無効にし、（pipe.enable_sequential_cpu_offload()）を有効にしてください。

https://civitai.com/user/AbdallahAlswa80 でフォローしてください

https://www.deviantart.com/abdallahalswaiti で動画をご覧ください

https://www.linkedin.com/in/abdallah-issac/ でつながりましょう

私のモデルを試してみてください：/model/130664