MLX Stable Diffusion WebUI 使用教程

MLX Stable Diffusion WebUI 使用教程

MLX-Stable-Diffusion-WebUI MLX Stable Diffusion WebUI for Apple MLX Stable Diffusion example code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/MLX-Stable-Diffusion-WebUI

1. 项目介绍

MLX Stable Diffusion WebUI 是一个基于 Apple MLX Stable Diffusion 的简单 Web 界面项目。该项目对原始的 mlx-examples/stable-diffusion 进行了修改，主要用于教育目的，并不适合生产环境。该项目支持使用 Hugging Face 上的所有模型，并且可以转换非扩散模型为扩散模型。用户可以通过 Web 界面进行图像到图像的生成，并且具备种子控制和半精度支持等功能。

2. 项目快速启动

首先，确保已经安装了 Streamlit。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install streamlit

或者，你也可以使用以下命令通过 requirements.txt 文件安装所需的包：

pip install -r requirements.txt

首次运行代码时，如果使用的是新模型，系统会从 Hugging Face 下载模型，可能需要一些时间。下载的模型会被缓存，下次运行时会更快。

运行示例的命令如下：

streamlit run ./MLX-Stable-Diffusion-WebUI/main.py

3. 应用案例和最佳实践

添加 Hugging Face 模型

要添加新模型，需要在 stable_diffusion_models.py 文件中的 _AVAILABLE_MODELS 列表中添加新的条目。例如，要添加 Lykon/absolute-reality-1.81 模型，可以按照以下方式添加：

_AVAILABLE_MODELS = [
    "stabilityai/stable-diffusion-2-1-base",
    "Lykon/dreamshaper-8",
    "Lykon/absolute-reality-1.81", # 添加此行
]

添加后，新模型会自动在 Web 界面的下拉菜单中出现。

添加本地模型

可以通过创建符号链接将你的 Automatic1111 Stable Diffusion 模型文件夹链接到项目中的 models 文件夹。命令如下：

ln -s /path/to/your/automatic1111/stable_diffusion/models_folder ./models

例如：

ln -s ~/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion ./models

请注意，所有 SDXL 模型都会被排除，不会进行检查兼容性。

4. 典型生态项目

目前该项目的生态中没有特别提及的典型项目。不过，该项目是基于 Apple 的 MLX Stable Diffusion 开发，因此与 Apple 的机器学习框架和工具链相关的项目可能会与本项目兼容。此外，该项目也使用了一些开源的机器学习库，如 PyTorch，所以可以关注这些库的生态系统中的相关项目。

MLX-Stable-Diffusion-WebUI MLX Stable Diffusion WebUI for Apple MLX Stable Diffusion example code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/MLX-Stable-Diffusion-WebUI