Python SDXL local
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模型描述
项目概述
https://github.com/al-swaiti/SDXL-LOCAL
使用 https://arxiv.org/abs/2309.05019 SA-Solver 调度器
本项目展示了如何使用 Stable Diffusion XL 生成图像,并可选地通过 Gemini 的 API 增强提示词。代码包含可配置设置,并支持从 JSON 文件保存/加载这些设置。
前置条件
Python 3.8 或更高版本(注意:若要使用
torch.compile,则需使用 Python 3.11 或更低版本)venv或conda用于创建虚拟环境
安装
使用 venv
创建虚拟环境:
python -m venv civitai_env
激活虚拟环境:
在 Windows 上:
civitai_env\Scripts\activate
在 macOS 和 Linux 上:
source civitai_env/bin/activate
source civitai_env/bin/activate.fish
安装所需库:
pip install torch diffusers accelerate pillow google-generativeai transformers
使用 conda
创建 conda 环境:
conda create --name civitai_env python=3.11
激活 conda 环境:
conda activate civitai_env
安装所需库:
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
克隆仓库:
git clone https://github.com/al-swaiti/SDXL-LOCAL cd SDXL-LOCAL
运行脚本:
python main.py
配置
脚本使用配置文件(config.json,首次运行后自动生成)存储用户输入。如果文件不存在,则使用默认值。脚本将提示您输入以下内容:
模型路径
提示词
反向提示词
图像宽度和高度
推理步数
CFG 缩放系数
随机种子
Gemini API 密钥(可选)
您也可以通过命令行提供这些输入。若未提供输入,则使用默认值或配置文件中的值。
使用 Gemini API 增强提示词
为获得专业级的提示词效果,您可以使用 Gemini API。如需启用此功能,请在提示时输入您的 Gemini API 密钥,或将其添加到配置文件中。
注意事项
若您希望使用
torch.compile,请确保使用 Python 3.11 或更低版本,并启用(pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True))这一行。生成的图像将以基于时间戳的文件名保存。
对于低显存 GPU,请禁用(
pipe.to("cuda"))并启用(pipe.enable_sequential_cpu_offload())
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试用我的模型:/model/130664



















