
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-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。
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。
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'
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'
此外,stable-diffusion-docker还支持其他多种图像处理功能,包括:
depth2img)pix2pix)unclip)upscale4x)inpaint)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。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。
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。
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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