Il s'agit de l'application Windows nommée Stable Diffusion dans Docker dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v1.41.0.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Stable Diffusion dans Docker avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Diffusion stable dans Docker
DESCRIPTION
Exécutez les versions Stable Diffusion dans un conteneur Docker avec txt2img, img2img, deep2img, pix2pix, upscale4x et inpaint. Exécutez les versions Stable Diffusion sur Huggingface dans un conteneur Docker accéléré par GPU. Par défaut, le pipeline utilise le modèle complet et les pondérations qui nécessitent un GPU compatible CUDA avec plus de 8 Go de VRAM. La création d'une image devrait prendre quelques secondes. Sur les GPU moins puissants, vous devrez peut-être modifier certaines options ; voir la section Exemples pour plus de détails. Si vous ne disposez pas d'un GPU approprié, vous pouvez définir les options --device cpu et --onnx à la place. Puisqu'il utilise le modèle, vous devrez créer un jeton d'accès utilisateur dans votre compte Huggingface. Enregistrez le jeton d'accès utilisateur dans un fichier appelé token.txt et assurez-vous qu'il est disponible lors de la création du conteneur. Créez une image à partir d'une image existante et d'une invite de texte. Modifiez une image existante avec sa carte de profondeur et une invite de texte.
Features
- Texte à image (txt2img)
- Diffusion guidée en profondeur (depth2img)
- Image à image (img2img)
- Instruire Pix2Pix (pix2pix)
- Mise à l'échelle de l'image (upscale4x)
- Peinture de diffusion (inpaint)
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/stable-diffusion-docker.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
