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Radiata

Radiata

基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具

Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 WebUI，提供稳定扩散、稳定扩散 XL 和 TensorRT 加速等功能。通过简单的 Git 和 Python 安装步骤，可以快速部署并享受高效的模型推理体验。同时支持 ControlNet 插件和 Lora & Lycoris 模型扩展，增强工具的灵活性和功能性。适用于 Windows 和 Linux 系统，详细文档参见官方网站。

RadiataStable DiffusionTensorRTControlNetGitGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目简介

Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 (Stable Diffusion) Web 用户界面。这个项目旨在简化并加速稳定扩散的使用，提供一系列强大的功能和插件支持，使用户能够轻松生成和处理图像。

功能特性

Radiata 项目为用户提供了一些核心功能和特性：

  • 稳定扩散 (Stable Diffusion)：支持基础的稳定扩散技术，用于生成高质量图像。
  • Stable Diffusion XL：提供增强版的稳定扩散功能，提升图像生成的效果和效率。
  • TensorRT 加速：通过 --tensorrt 参数，用户可以利用 TensorRT 技术加速图像生成过程，大大提高计算效率。
  • ControlNet 插件：支持ControlNet，用户可以安装额外的插件进行扩展，实现更多功能。
  • Lora & Lycoris：支持 Lora 与 Lycoris 技术，增强图像生成的多样性和细腻度。

安装指南

安装 Radiata 需要具备一些基本软件环境：

系统要求

  • Git：用于从版本库中获取项目文件。
  • Python：建议使用 3.10 版本，虽然较新的版本可能也能兼容，但未作优化支持。

Windows 系统安装步骤

  1. 打开命令行终端。
  2. 输入以下命令克隆项目： 
    git clone https://github.com/ddPn08/Radiata.git
  3. 进入项目目录： 
    cd Radiata
  4. 运行启动脚本： 
    ./launch-user.bat

Linux 系统安装步骤

  1. 打开终端。
  2. 输入以下命令克隆项目： 
    git clone https://github.com/ddPn08/Radiata.git
  3. 进入项目目录： 
    cd Radiata
  4. 运行启动脚本： 
    ./launch.sh

相关文档

有关 Radiata 的更多详细信息和使用指南，请参考其官方网站的文档页面。文档提供了完整的使用说明、配置指南以及插件支持等相关内容，帮助用户更好地利用 Radiata 提供的各项功能。

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