吉林省公司注册网站,网站首页制作教程视频,动易网站中添加邮箱,灰色关键词排名方法1、关键python依赖
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#xff08;2#xff09;GFPGAN#xff1a;它是腾讯开源的人脸修…1、关键python依赖
1xformers优化加速方案。它可以对模型进行适当的优化来加速图片生成并降低显存占用。缺点是输出图像不稳定有可能比不开Xformers略差。
2GFPGAN它是腾讯开源的人脸修复算法利用预先训练号的面部GAN如styleGAN2中封装的丰富多样的先验因素进行盲脸blind face修复旨在开发用于现实世界人脸修复的实用算法。
3CLIPContrastive Language-Image Pre-Training多模态方向的算法。可以训练出一个可以处理图像和文本的模型从而使得模型可以同时理解图像和对图像的描述。
4OPEN-CLIP一个开源的clip实现。
5PyngrokNgrok工具的python实现可以实现内网穿透 2、核心目录文件
1sd根目录下的repositories
存放算法源码
1stable-diffusion-stability-aisd算法
2taming-transformers高分辨率图像合成算法
3k-diffusion扩散算法
4CodeFormer图片高清修复算法
5BLIP多模态算法 2sd根目录/models
存放模型文件 3、Gradio使用说明
【stable diffusion webui源码解析】-界面篇ui.py - 知乎
sd是基于gradio构建的它是python库仅需几行代码就可以构造一个html界面。
测试例子 gr.Interface是只有左右分列的布局它有3个输入参数
参数1处理函数根据inputs中传入的组件按照顺序对应到函数的入参
参数2组件信息
参数3输出的数据类型 4、webui之模型处理流程
1cleanup_models函数move模型文件
将models目录下的文件移到相关子目录下比如ckpt文件和safetensors文件放到Stable-diffusion子目录下。
2启动SD模型setup_model流程
该模型位于/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
主要是通过list_models函数遍历所有的模型的信息并存到checkpoint_alisases中。
第1步查看sd/models/Stable-diffusion下是否有cpkt和safetensors结尾的文件有则放入model_list列表中没有则从hugginface下载模型。
第2步通过CheckpointInfo函数检查model_list中每个模型的checkpoint信息。如果是safetensors文件通过read_metadata_from_safetensors读取文件信息。Safetensors模型的参数都存放在json中把键值对读出来存放到metadata字段中。
第3步最后把每个模型根据{id : 模型对象}的键值对存放到checkpoint_alisases全局变量中。
3启动codeformer模型的setup_model流程
该模型位于/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/models/Codeformer
主要将Codeformer初始化之后的实例放到shared.face_restorers列表中。在此过程中并没有将模型参数装载到Codeformer网络中。
4启动GFPGAN模型的setup_model流程
5遍历并加载内置的upscaler算法
这些算法位于/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/modules
遍历该目录下_model.py结尾的文件通过importlib.import_module()进行加载这一步未看到实际作用。
初始化以下放大算法[class modules.upscaler.UpscalerNone, class modules.upscaler.UpscalerLanczos, class modules.upscaler.UpscalerNearest, class modules.esrgan_model.UpscalerESRGAN, class modules.realesrgan_model.UpscalerRealESRGAN]其中第1个没任何算法第2-4是img.resize()方法实现的第5、6个需要单独加载模型数据都以UpscalerData格式存放其中该对象的local_data_path存放了模型的本地地址信息。
比如shared.sd_upscalers[5].local_data_path为
/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/models/RealESRGAN/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth
6加载py执行脚本load_scripts
遍历sd根目录/scripts下的py脚本 以及 extensions下各扩展组件的py脚本放到scripts_list变量中格式如下ScriptFile(basedir/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet, filenameprocessor.py, path/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/scripts/processor.py)
遍历并导入scripts_list中的类型为Script或ScriptPostprocessing的py文件 Load_module(path)加载第三方组件时可能会输出日志信息 7遍历VAE模型
目前没有装任何vae模型
8加载模型load_model
Select_checkpoint()函数获取sd模型信息majicmixRealistic_v4.safetensors/majicmixRealistic_v4.safetensors [d819c8be6b]
do_inpainting_hijack函数。设置PLMSSampler的p_sample_plms。关于该方法重建图片的反向去噪过程的每一步的图片都应用了该方法。
get_checkpoint_state_dict函数。如果是safetensors则使用safetensors.torch.load_file加载模型参数否则使用torch.load加载模型参数。加载到pl_sd的dict类型变量中。 pl_sd字典做进一步处理如果最外层是state_dict的key则取该key下的value。此时pl_sd下就是模型各个节点名及对应的weights值。然后替换下面的key值 find_checkpoint_config函数。先从模型目录下找下yaml配置文件如果没有则执行guess_model_config_from_state_dict函数即从模型参数中获取模型配置最后返回/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml作为配置文件信息如下 接着用OmegaConf.load加载yaml文件然后通过/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/util.py(82)instantiate_from_config()加载yaml信息获得model。具体步骤为
步骤1通过yaml的target信息可以知道model为ldm.models.diffusion.ddpm的LatentDiffusion类。模型的源码位于sd根目录/modules/models/diffusion/ddpm_edit.py。 步骤2通过getattr(module的objclass_name)获取model的类。
load_model_weights函数将模型参数加载到模型中。通过model.load_state_dict(state_dict, strictFalse)加载。因为程序参数no_half为false所以模型量化需要从float32变为半精度tensorhalf()的时候不对vae模块做处理。Vae模块为model.first_stage_model部分所以先存到一个临时变量half()量化完成后再赋值回去。Vae最后再单独变为float16。然后把模型放到cuda上。
Hijack函数处理用户输入的embedding信息。假如给一个初始值通过SD会生成未知的东西我们通过添加额外的信息比如prompts让sd朝着我们想要的方向生成东西这个就是劫持的功能劫持是在embeddings层的。模型的embedding类为transformers.models.clip.modeling_clip.CLIPTextEmbeddings它的token_embeddings类为torch.nn.modules.sparse.Embedding。
针对prompts的embedding处理类为FrozenCLIPEmbedderWithCustomWords。约有4.9W个token。然后针对token的权重进行处理普通单词为1.0, 中括号则除以1.1小括号则乘以1.1.
指定优化方法apply_optimizations通过xformers工具优化sd模型中的CrossAttention。跨注意力机制是一种扩展自注意力机制的技术。自注意力机制是一种通过计算查询query、键key和值value之间的关联度来为输入序列中的每个元素分配权重的方法而跨注意力机制则通过引入额外的输入序列来融合两个不同来源的信息以实现更准确的建模。
load_textual_inversion_embeddings函数加载根目录/embeddings下的embedding文件。加载[(/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/embeddings, modules.textual_inversion.textual_inversion.DirWithTextualInversionEmbeddings object at 0x7ff2900b39d0)]两个下的embeddings信息。比如badhandv4、easynegative、EasyNegativeV2、ng_deepnegative_v1_75t等。
model_loaded_callback函数遍历callback_map[callbacks_model_loaded]所有的回调函数然后把sd_model模型传进去依次执行这些回调函数。比如/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions/a1111-sd-webui-tagcomplete/scripts/tag_autocomplete_helper.py的get_embeddings方法/data/work/xiehao/stable-diffusion-webui/extensions-builtin/Lora/scripts/lora_script.py的assign_lora_names_to_compvis_modules方法。 5、页面布局
基于gradio编写界面入口函数为modules/ui.py的create_ui()。 未完待续
