これは Docker の Stable Diffusion という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v1.41.0.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
Stable Diffusion という名前のこのアプリを Docker で OnWorks とともに無料でオンラインでダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
Ad
Docker での安定した拡散
DESCRIPTION
txt2img、img2img、 Depth2img、pix2pix、upscale4x、および inpaint を使用して、Docker コンテナーで Stable Diffusion リリースを実行します。 GPU 高速化された Docker コンテナー内の Huggingface で Stable Diffusion リリースを実行します。 デフォルトでは、パイプラインは完全なモデルと重みを使用します。これには、8 GB 以上の VRAM を備えた CUDA 対応 GPU が必要です。 XNUMX つのイメージを作成するのに数秒かかります。 それほど強力ではない GPU では、オプションの一部を変更する必要がある場合があります。 詳細については、「例」セクションを参照してください。 適切な GPU がない場合は、代わりにオプション --device cpu および --onnx を設定できます。 モデルを使用するため、Huggingface アカウントにユーザー アクセス トークンを作成する必要があります。 ユーザー アクセス トークンを token.txt というファイルに保存し、コンテナーの構築時に使用できるようにします。 既存の画像とテキスト プロンプトから画像を作成します。 深度マップとテキスト プロンプトを使用して既存の画像を変更します。
特徴
- テキストから画像 (txt2img)
- 深度ガイド拡散 (depth2img)
- 画像から画像 (img2img)
- Pix2Pix を指示する (pix2pix)
- 画像のアップスケーリング (upscale4x)
- 拡散修復（修復）
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/stable-diffusion-docker.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
