hypernetwork.py import datetime import glob import html import os import sys import traceback import inspect import modules.textual_inversion.dataset import torch import tqdm from einops import rearrange, repeat from ldm.util import default from modules import devices, processing, sd_models, shared, sd_samplers, hashes, sd_hijack_checkpoint from modules.textual_inversion import textual_inversion..

codeformer_arch.py # this file is copied from CodeFormer repository. Please see comment in modules/codeformer_model.py import math import torch from torch import nn, Tensor import torch.nn.functional as F from typing import Optional from modules.codeformer.vqgan_arch import VQAutoEncoder, ResBlock from basicsr.utils.registry import ARCH_REGISTRY def calc_mean_std(feat, eps=1e-5): """Calculate me..

기능에 대해서 구체적으로 확인해 보겠습니다. https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI Stable Diffusion web UI. Contribute to AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui development by creating an account on GitHub. github.com Original txt2img and img2img modes "txt2img" 및 "img2img" 모드는 안정적인 확산 모델을 사용하여 이미지 생성의 두 가지 다른 운영 모드를 의미합니다. 각 모드에..

MacOS환경에서 실행할 예정입니다. 윈도우 사용자는 참고하시기 바랍니다. Open-Source로 Github를 다운로드(git clone) 합니다. https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI Stable Diffusion web UI. Contribute to AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui development by creating an account on GitHub. github.com Terminal에서 아래 명령어를 실행하세요 $ webui-macos-env.sh $ webui...

"Stable Diffusion WebUI"는 안정적인 확산(Stable Diffusion) 알고리즘을 이용하여 이미지 생성 및 조작을 수행하는 웹 사용자 인터페이스입니다. 이 웹 인터페이스를 통해 이미지를 생성하고, 이미지에 대한 조작을 수행할 수 있습니다. 안정적인 확산은 확률적인 모델링 방식으로, 초기 이미지에 노이즈를 추가하고 점진적으로 개선해가며 목표 이미지에 근접하게 만드는 방법입니다. 이를 통해 고화질 이미지 생성, 이미지 노이즈 제거, 이미지 스타일 변환 등 다양한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다. Stable Diffusion WebUI는 Python 기반의 라이브러리인 "k_diffusion"을 기반으로 구현되었습니다. 이 라이브러리는 안정적인 확산 알고리즘을 구현하고, 이미지 ..