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【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

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引言&#xff1a; 在人工智能快速发展的浪潮中&#xff0c;快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。该模型代表着该领域的重大突破&#xff0c;通过独特方式融合思考与非思考…...

数据链路层的主要功能是什么

数据链路层&#xff08;OSI模型第2层&#xff09;的核心功能是在相邻网络节点&#xff08;如交换机、主机&#xff09;间提供可靠的数据帧传输服务&#xff0c;主要职责包括&#xff1a; &#x1f511; 核心功能详解&#xff1a; 帧封装与解封装 封装&#xff1a; 将网络层下发…...

什么是EULA和DPA

文章目录 EULA&#xff08;End User License Agreement&#xff09;DPA&#xff08;Data Protection Agreement&#xff09;一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA&#xff08;End User License Agreement&#xff09; 定义&#xff1a; EULA即…...

C++中string流知识详解和示例

一、概览与类体系 C 提供三种基于内存字符串的流&#xff0c;定义在 <sstream> 中&#xff1a; std::istringstream&#xff1a;输入流&#xff0c;从已有字符串中读取并解析。std::ostringstream&#xff1a;输出流&#xff0c;向内部缓冲区写入内容&#xff0c;最终取…...

怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,

为了数据安全&#xff0c;让Comfyui导出的图像不包含工作流信息&#xff0c;导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo&#xff08;推荐&#xff09;​​ 在 save_images 方法中&#xff0c;​​删除或注释掉所有与 metadata …...

掌握 HTTP 请求:理解 cURL GET 语法

cURL 是一个强大的命令行工具&#xff0c;用于发送 HTTP 请求和与 Web 服务器交互。在 Web 开发和测试中&#xff0c;cURL 经常用于发送 GET 请求来获取服务器资源。本文将详细介绍 cURL GET 请求的语法和使用方法。 一、cURL 基本概念 cURL 是 "Client URL" 的缩写…...

【前端异常】JavaScript错误处理:分析 Uncaught (in promise) error

在前端开发中&#xff0c;JavaScript 异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作&#xff08;如 Promise、async/await 等&#xff09;&#xff0c;开发者常常会遇到 Uncaught (in promise) error 错误。这个错误是由于未正确处理 Promise 的拒绝&#xff08;r…...

通过 Ansible 在 Windows 2022 上安装 IIS Web 服务器

拓扑结构 这是一个用于通过 Ansible 部署 IIS Web 服务器的实验室拓扑。 前提条件&#xff1a; 在被管理的节点上安装WinRm 准备一张自签名的证书 开放防火墙入站tcp 5985 5986端口 准备自签名证书 PS C:\Users\azureuser> $cert New-SelfSignedCertificate -DnsName &…...

【Post-process】【VBA】ETABS VBA FrameObj.GetNameList and write to EXCEL

ETABS API实战:导出框架元素数据到Excel 在结构工程师的日常工作中,经常需要从ETABS模型中提取框架元素信息进行后续分析。手动复制粘贴不仅耗时,还容易出错。今天我们来用简单的VBA代码实现自动化导出。 🎯 我们要实现什么? 一键点击,就能将ETABS中所有框架元素的基…...