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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
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在这里插入图片描述

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美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

RocketMQ延迟消息机制

两种延迟消息 RocketMQ中提供了两种延迟消息机制 指定固定的延迟级别 通过在Message中设定一个MessageDelayLevel参数&#xff0c;对应18个预设的延迟级别指定时间点的延迟级别 通过在Message中设定一个DeliverTimeMS指定一个Long类型表示的具体时间点。到了时间点后&#xf…...

【入坑系列】TiDB 强制索引在不同库下不生效问题

文章目录 背景SQL 优化情况线上SQL运行情况分析怀疑1:执行计划绑定问题?尝试:SHOW WARNINGS 查看警告探索 TiDB 的 USE_INDEX 写法Hint 不生效问题排查解决参考背景 项目中使用 TiDB 数据库,并对 SQL 进行优化了,添加了强制索引。 UAT 环境已经生效,但 PROD 环境强制索…...

遍历 Map 类型集合的方法汇总

1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...

条件运算符

C中的三目运算符&#xff08;也称条件运算符&#xff0c;英文&#xff1a;ternary operator&#xff09;是一种简洁的条件选择语句&#xff0c;语法如下&#xff1a; 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true&#xff0c;则整个表达式的结果为“表达式1”…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”

目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...

Mysql中select查询语句的执行过程

目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析&#xff08;Parser&#xff09; 2.4、执行sql 1. 预处理&#xff08;Preprocessor&#xff09; 2. 查询优化器&#xff08;Optimizer&#xff09; 3. 执行器…...