Пожалуйста, воздержитесь от использования любых файлов и информации из репозитория если вы не готовы взять ответственность за любые возможные и невозможные последствия!
Внимание! Нейросеть может создавать неприемлемые изображения в зависимости от используемой модели и действий пользователя!
Не умеете рисовать, но очень хочется? Позвольте это сделать приложению Stable Diffusion!
Нейросеть нарисует всё что пожелаете, конечно же в пределах возможностей используемой модели... Для генерации изображения достаточно написать текст в поле ввода и нажать кнопку "Generate", но есть один нюанс, нейросеть понимает только слова на английском языке, впрочем, никто не запрещает использовать переводчик отдельно если с английским языком всё очень плохо...
Общие для всех изображений параметры генерации:
Size: 640x360 Hires upscale: 2x (1280x720) Hires upscaler: R-ESRGAN 2x+
CFG scale: 6 Steps: 40 RNG: CPU Model: ChiMix_SF1-NED-AOM3_1 Model hash: 08c8bbb6f1
GPU: MSI GeForce GTX 1070 AERO OC 8GB Optimizations: xformers
| Girl portrait | Heavy thunderstorm | Old wooden log house |
|---|---|---|
 |
 |
 |
Параметры генерации "Girl portrait"
Promt: girl, green eyes, blonde fluffy hairs, realistic, detailed, volumetric lighting, photo realistic, portrait
Negative promt low quality, worst quality, cross-eyed, bad proportions, fused fingers, bad eyeballs, artifacts, grayscale, bad geometry, bad face, error
Seed: 2491313082 Denoising strength: 0.7 Sampler: DPM2 a Karras
Параметры генерации "Heavy thunderstorm"
Promt: heavy thunderstorm, wide panorama, realistic, detailed, volumetric lighting, photo realistic
Negative promt low quality, worst quality, artifacts, grayscale, bad geometry, error
Seed: 985896506 Denoising strength: 0.45 Sampler: Heun
Параметры генерации "Old wooden log house"
Promt: old wooden log house, winter, realistic, detailed, volumetric lighting, photo realistic
Negative promt low quality, worst quality, bad geometry, error
Seed: 136011147 Denoising strength: 0.45 Sampler: Euler
Скачать сборку Stable Diffusion web UI Neuro (v4), распаковать архиватором 7-Zip, установить желаемые модели и использовать.
Что нового в версии v4
-
За основу взят WebUI версии 1.10.1 (SD/SDXL).
-
Исправлена ошибка в файле: "webui1101\extensions-builtin\LDSR\ldsr_model_arch.py".
-
Проведена чистка, удалены файлы и папки которые не использовались явным образом при работе сборки (подробности см. в файле ReadMe).
-
Прочие оптимизации и доработки.
Предыдущие версии
Stable Diffusion web UI Neuro v3
Stable Diffusion web UI Neuro v2
Stable Diffusion web UI Neuro v1
Системные требования
Сборка Stable Diffusion web UI Neuro v4 проверялась с видеокартами:
- GeForce GT 1030 2GB (R5 3500X, 32GB RAM) - оптимально для моделей SD в разрешении до 768x768.
- GeForce GTX 1650 Mobile 4GB (i5-10300H, 8GB) - оптимально для SD в разрешении до 1024х1024. 8 ГБ системной ОЗУ снижали эффективнось работы.
- GeForce RTX 3060 Mobile 6GB (i7-10875H, 64GB) - оптимально для SD/SDXL в разрешении до 1920x1200.
-
Минимальные системные требования:
ОС: 64 разрядная Microsoft Windows 10 / 11
ЦП: 64 разрядный процессор, 2 ядра
ОЗУ: 8 ГБ
Видеокарта: GeForce GTX 900 серии и новее*
Видеопамять: 2 ГБ
Браузер: Microsoft Edge или лучше
* - Сборка не тестировалась на видеокартах серии GTX 900 на момент создания. -
Рекомендуемые системные требования:
ОС: 64 разрядная Microsoft Windows 10 / 11
ЦП: AMD Ryzen 7 5700 / Intel Core i7-9700 или лучше
ОЗУ: 32-64 ГБ
Видеокарта: GeForce RTX 3060 или лучше
Видеопамять: 6 ГБ и больше*
Браузер: Microsoft Edge или лучше
* - Для полного функционала без компромиссов может понадобится 12 ГБ и больше. -
Системные требования (Режим работы без видеокарты):
ОС: 64 разрядная Microsoft Windows 10 / 11
ЦП: AMD Ryzen 7 3700 / Intel Core i7-6700 или лучше
ОЗУ: 24-32 ГБ
Браузер: Microsoft Edge или лучше
В данном разделе будут оставлены ссылки на полезные материалы для Stable Diffusion.
https://huggingface.co/models
https://civitai.com/
https://4pda.to/forum/index.php?showtopic=1064573
Репозиторий AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.
Python:
https://github.com/adang1345/PythonWin7
ffmpeg-6.0-full_build-shared:
https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/