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stable-diffusion-docker

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多功能 GPU 加速的 Stable Diffusion Docker 容器

Stable Diffusion Docker 容器在支持 CUDA 的 GPU 上运行，通过官方模型实现高质量图像生成。支持从文本生成图像、图像修改、深度引导和图像修复等功能，适用多种应用场景。最低要求 8GB VRAM 的 GPU，并提供设备选择和内存优化选项。详细使用指南和示例帮助用户快速入门。

Stable DiffusionDockerHuggingfaceGPU模型Github开源项目
GitHubHugging Face

项目介绍：stable-diffusion-docker

项目概述

stable-diffusion-docker是一个将Stable Diffusion模型集成到Docker容器中以加速GPU处理的项目。用户可以通过简单的命令生成图像，无需处理复杂的模型部署，只需专注于创作过程。

快速开始

项目通过一个build.sh脚本来进行管理。用户可以使用以下命令快速获得最新版本的stable-diffusion-docker：

./build.sh pull

用户需要指定一个有效的用户访问令牌，该令牌可以在HuggingFace账号中获取。

生成图像

文本到图像（txt2img）

用户可以使用文本描述生成相关图像。例如：

./build.sh run '一个瓶子里的仙女座星系'

图像到图像（img2img）

用户可以基于已有图像并结合文本提示生成新的图像。需要先将图像复制到input文件夹，然后运行：

./build.sh run --image 图像.png '一个瓶子里的仙女座星系'

更多功能

此外，stable-diffusion-docker还支持其他多种图像处理功能，包括：

  • 深度引导扩散（depth2img）
  • 指导Pix2Pix修改（pix2pix）
  • 稳定UnCLIP变体（unclip）
  • 图像放大（upscale4x）
  • 扩散补画（inpaint）

配置选项

用户可以通过不同选项调整图像生成的细节和性能，例如：

  • --prompt [PROMPT]：用于呈现图像的提示文本。
  • --model [MODEL]：用来渲染图像的模型。
  • --height [HEIGHT] 和 --width [WIDTH]：图像高宽设置。
  • --iters [ITERS]：运行的次数。
  • --samples [SAMPLES]：每次创建的图像数量。
  • --scale [SCALE]：图像遵循提示的程度。

示例

假设用户想要生成抽象艺术图像，可以简单地运行命令：

./build.sh run --prompt 'abstract art'

除此之外，为了在GPU资源不足的系统中运行，用户可以尝试调整参数以减少内存占用，例如缩小图像尺寸、减少采样步骤或开启记忆切片功能。

输出管理

生成的图像会以PNG格式保存于output文件夹中，用户可以根据提示文本轻松检索。

贡献指南

用户可以查看CONTRIBUTING.md文件以获取贡献项目的更多信息，该文件包含了样式指南、开发者原产地证书的同意以及提交PR的细节。

通过该项目，用户可以轻松便捷地在Docker环境中管理和使用Stable Diffusion模型，释放创作潜能。

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