安装

carefree-creator 构建在 carefree-learn 之上，需要以下依赖：

• Python>=3.8
• pytorch>=1.12.0。请参考 PyTorch 的官方网站，强烈建议使用 conda 预先安装 PyTorch。

硬件要求

相关问题：#10。

如果不进行任何修改，该项目会占用 11~13 GB 的 GPU 显存，因为它实际上集成了五个不同的 SD 版本以及许多其他模型。🤣

有两种方法可以减少 GPU 显存的占用——懒加载和部分加载，详情请参阅下面的 运行 部分。

使用 pip 安装

pip install carefree-creator

如果您对最新功能感兴趣，也可以通过 pip 从源码安装：

git clone https://github.com/carefree0910/carefree-creator.git
cd carefree-creator
pip install -e .

运行

carefree-creator 提供了一个命令行界面，用于设置您的本地服务。例如，我们可以执行以下命令：

cfcreator serve

如果您没有 NVIDIA GPU（例如 Mac），可以尝试：

cfcreator serve --cpu

如果您使用的是配备 GPU 的笔记本电脑，可以尝试：

cfcreator serve --limit 1

--limit 标志用于限制加载的模型数量。通过指定 1，只有当前正在执行的模型会被加载到显存中，其他模型仍保留在磁盘上。

更多详情请参阅 #10。

如果您有足够的内存资源，但 GPU 显存不足，可以尝试：

cfcreator serve --lazy

使用 --lazy 标志时，模型会被加载到内存中，只有当前正在执行的模型才会被移动到 GPU 显存中。

因此，作为交换，您的内存将会被大量占用！🤣

如果您只想尝试 SD 的基础接口，可以使用：

cfcreator serve --focus sd.base

而如果只想尝试 SD 的动漫相关接口，可以使用：

cfcreator serve --focus sd.anime

更多用法可以通过以下命令查看：

cfcreator serve --help

Docker

准备

export TAG_NAME=cfcreator
git clone https://github.com/carefree0910/carefree-creator.git
cd carefree-creator

构建

docker build -t $TAG_NAME .

如果您在中国大陆，使用 Dockerfile.cn 可能会更快：

docker build -t $TAG_NAME -f Dockerfile.cn .

运行

docker run --gpus all --rm -p 8123:8123 $TAG_NAME:latest

致谢

• Stable Diffusion，各种生成方法的基础。
• RunwayML 的 Stable Diffusion，采用的 SD 图像修复方法。
• Waifu Diffusion，Stable Diffusion 的动漫微调版本。
• Real ESRGAN，采用的超分辨率技术。
• Latent Diffusion，采用的图像修复与景观合成方法。
• carefree-learn，重新实现上述所有模型并提供简洁易用 API 的代码库。
• 还有您！感谢您的观看！

pip install carefree-creator

git clone https://github.com/carefree0910/carefree-creator.git
cd carefree-creator
pip install -e .

cfcreator serve

cfcreator serve --help