DiffuGen

DiffuGen

🚀 DiffuDiff 使用文档

DiffuDiff 是一个基于扩散模型的图像生成工具,能提供高性能和灵活的配置。它支持多种预训练模型,允许用户自定义模型和输出设置,满足不同场景的图像生成需求。

🚀 快速开始

若想快速体验 DiffuDiff,可按以下步骤操作:

  1. 安装依赖和项目(参见安装指南)。
  2. 下载预训练模型
    ./diffuDiff.sh download-models
    
  3. 运行基本推理
    ./diffuDiff.sh "一只飞翔的鸟"
    

📦 安装指南

安装步骤

  1. 下载项目
    • 在 GitHub 上克隆仓库:
      git clone https://github.com/CLOUDWERX-DEV/diffuDiff.git
      
    • 进入项目目录:
      cd diffuDiff
      
  2. 安装依赖
    • 确保你已经安装了以下工具:
      • Git:用于版本控制和代码管理。
      • CMake:用于生成构建文件。
      • NVIDIA CUDA Toolkit(可选):如果你有 GPU 并希望加速推理,需要安装 CUDA 和 cuDNN。
    • 安装依赖时遇到问题,请参考 官方文档
  3. 构建项目
    • 创建构建目录:
      mkdir build && cd build
      
    • 生成构建文件(使用 CMake):
      cmake ..
      
    • 编译项目:
      make
      
  4. 运行示例
    • 在构建目录中运行默认示例:
      ./diffuDiff.sh "你的提示"
      
    • 你也可以指定输出路径和模型:
      ./diffuDiff.sh --output-dir ./outputs/ --model flux-schnell "你的提示"
      

📄 配置文件

配置结构

项目配置存储在 config.json 文件中,位于项目的根目录下。以下是一个示例配置:

{
"models": {
"flux-schnell": {
"path": "./weights/flux_schnell.pth",
"device": "cuda:0"
},
"stable-diffusion": {
"path": "./weights/stable_diffusion.pth",
"device": "cpu"
}
},
"output_settings": {
"save_location": "./outputs/",
"max_images_per_batch": 4,
"jpeg_quality": 90
},
"api": {
"enable_api": true,
"port": 5199,
"allowed_hosts": ["*"]
}
}

配置参数

  • models:定义可用模型及其路径和设备信息。
  • output_settings:指定输出图像的保存位置、每批最大图片数量及 JPEG 质量。
  • api:配置 OpenAPI 服务,包括是否启用 API、监听端口及允许访问的主机。

💻 使用示例

命令行参数

运行脚本时,可以使用以下选项:

Usage: ./diffuDiff.sh [OPTIONS] 

Options:
-h, --help             显示帮助信息并退出。
-o, --output-dir PATH   指定输出目录,默认为"./outputs/"。
-m, --model MODEL_NAME  指定使用的模型,默认为"flux-schnell"。
-s, --seed SEED_VALUE   设置随机种子,生成可重复的结果。
-v, --verbose          启用调试模式,显示详细日志信息。

基础用法

./diffuDiff.sh "一只坐在月光下的猫"

高级用法

./diffuDiff.sh --model stable-diffusion --output-dir ./custom_outputs/ "一张梵高的风格的向日葵"

🔧 优化与性能

加速技术

  1. GPU 加速
    • 确保 CUDA 和 cuDNN 已正确安装。
    • 在配置文件中指定模型使用的设备,如 "device": "cuda:0"
  2. 并行处理
    • 调整 output_settings 中的 max_images_per_batch 来控制每批生成的最大图像数量。
  3. 内存优化
    • 使用低分辨率或较小的模型以减少内存占用。
    • 避免同时加载过多模型至内存中。

📚 详细文档

错误排除

常见问题

  1. 无法启动脚本
    • 确保所有依赖已正确安装。
    • 检查日志文件 logs/output.log 以获取更多信息。
  2. 内存不足
    • 减少生成的图像分辨率。
    • 使用 CPU 进行推理,避免 GPU 超负荷。
  3. 模型加载失败
    • 确认模型路径正确且文件存在。
    • 检查配置文件中的设备设置是否与硬件匹配。

开发指南

代码结构

项目目录结构如下:

diffuDiff/
├── src/                 # 核心源代码
│   ├── main.cpp        # 主程序入口
│   └── ModelLoader.cpp # 模型加载器
├── CMakeLists.txt       # CMake 配置文件
└── config.json          # 项目配置文件

贡献指南

  1. fork 仓库
    git clone https://github.com/CLOUDWERX-DEV/diffuDiff.git
    cd diffuDiff
    git checkout feature/your-feature
    
  2. 提交代码
    • 创建功能分支:
      git branch feature/your-feature
      
    • 提交更改:
      git add .
      git commit -m "添加新功能:你的提交信息"
      
    • 推送到远程仓库并创建拉取请求。

项目背景

DiffuDiff 是一个基于扩散模型的图像生成工具,旨在提供高性能和灵活的配置。它支持多种预训练模型,并允许用户自定义模型和输出设置。

相关链接

附录

日志文件

日志信息存储在 logs/output.log 文件中,用于调试和监控运行状态。

许可证

项目遵循 MIT 许可证,具体内容见 LICENSE


通过以上文档,您可以顺利安装、配置并使用 DiffuDiff 进行图像生成。如需进一步支持或遇到问题,请随时查阅 GitHub 仓库中的 ISSUES 或联系维护团队。

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  • system 提出于 2025-09-30 19:57

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