Esta es la aplicación de Windows llamada Stable Diffusion en Docker cuya última versión se puede descargar como v1.41.0.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Stable Diffusion en Docker con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Difusión estable en Docker
DESCRIPCIÓN
Ejecute las versiones de Stable Diffusion en un contenedor Docker con txt2img, img2img, Depth2img, pix2pix, upscale4x e inpaint. Ejecute las versiones de Stable Diffusion en Huggingface en un contenedor Docker acelerado por GPU. De forma predeterminada, la canalización utiliza el modelo y los pesos completos, lo que requiere una GPU compatible con CUDA con más de 8 GB de VRAM. Debería llevar unos segundos crear una imagen. En GPU menos potentes es posible que tengas que modificar algunas de las opciones; consulte la sección Ejemplos para obtener más detalles. Si no tienes una GPU adecuada, puedes configurar las opciones --device cpu y --onnx en su lugar. Dado que utiliza el modelo, deberá crear un token de acceso de usuario en su cuenta de Huggingface. Guarde el token de acceso del usuario en un archivo llamado token.txt y asegúrese de que esté disponible al crear el contenedor. Cree una imagen a partir de una imagen existente y un mensaje de texto. Modifique una imagen existente con su mapa de profundidad y un mensaje de texto.
Caracteristicas
- Texto a imagen (txt2img)
- Difusión guiada por profundidad ( depth2img )
- Imagen a imagen (img2img)
- Instruir Pix2Pix (pix2pix)
- Escalado de imágenes (upscale4x)
- Pintura de difusión (inpaint)
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/stable-diffusion-docker.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
