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成都seo优化_挂机软件定制_网站优化是什么_淘宝指数官网入口

2024/12/23 7:07:21 来源:https://blog.csdn.net/zcxey2911/article/details/143954304  浏览:    关键词:成都seo优化_挂机软件定制_网站优化是什么_淘宝指数官网入口
成都seo优化_挂机软件定制_网站优化是什么_淘宝指数官网入口

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最近由 magic-quill 团队开源的 MagicQuill 项目十分引人瞩目,这个项目可以通过定制的 gradio 客户端针对不同的图像元素通过提示词进行修改,从而生成新的图像。值得一提的是,这个项目相当亲民,只需要20步迭代模型预测,甜品卡10秒钟就可以获取图片的修改效果,但是代价是至少需要40个G左右的磁盘空间。

本次分享一下如何在本地(Windows11)来部署MagicQuill项目。

首先需要下载依赖的权重模型,压缩包地址:

https://hkustconnect-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/zliucz_connect_ust_hk/EWlGF0WfawJIrJ1Hn85_-3gB0MtwImAnYeWXuleVQcukMg?e=Gcjugg&download=1

推荐使用某雷进行下载,速度会比较快一点。

注意,权重解压后大约需要30G的硬盘空间,请预留好相应的磁盘空间。

随后,克隆官方的最新代码:

git clone --recursive https://github.com/magic-quill/MagicQuill.git  
cd MagicQuill

把解压后的models目录,放入的项目的根目录。

复制权重后的目录结构:

E:\work\MagicQuill-main>treee -L 1  
MagicQuill-main  
├── LICENSE  
├── MagicQuill  
├── README.md  
├── check_env.py  
├── docs  
├── gradio_magicquill-0.0.1-py3-none-any.whl  
├── gradio_run.py  
├── hf_download  
├── models  
├── py311_cu118  
├── pyproject.toml  
├── requirements.txt  
├── tf_download  
├── 检测运行环境.bat  
└── 运行.bat

随后确保本地已经安装好 python3.11,安装包可以去Python.org官网下载。

当然也可以使用conda:

conda create -n MagicQuill python=3.11 -y  
conda activate MagicQuill

官方推荐使用python3.10,但经过验证,python3.11也可以运行,且性能更好。

随后安装官方定制版本的gradio客户端:

pip install gradio_magicquill-0.0.1-py3-none-any.whl

由于项目依赖LLaVA,官方推荐使用pip安装:

(For Windows)  
copy /Y pyproject.toml MagicQuill\LLaVA\  
pip install -e MagicQuill\LLaVA\

但实际上,我们都知道,pip install -e 命令用于安装一个处于开发模式下的 Python 包。它不会复制包文件到你的 site-packages 目录,而是创建一个指向包源代码目录的符号链接(symbolic link)。这意味着你的项目代码的任何更改都会立即反映在你的 Python 环境中,而无需重新安装。这对于开发和调试非常有用。但是如果你的项目经常需要迁移,比如复制到别的磁盘或者发送给同事使用,这个包就会报错。

所以直接去LLaVA的官方项目,直接克隆项目:

git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git

随后把项目内的llava目录拷贝到当前Python环境的Lib\site-packages目录下即可,比如笔者的Python3.11环境安装在:E:\work\MagicQuill-main\py311_cu118\目录,那么就把llava目录拷贝到:E:\work\MagicQuill-main\py311_cu118\Lib\site-packages 即可。

这样即使项目迁移,该模块也不会失效。

接着回到 MagicQuill 项目,安装基础依赖:

pip3 install -r requirements.txt

随后安装 torch 三件套:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

接着修改 gradio_run.py 文件,把这段代码:

ckpt_name = gr.Dropdown(  label="Base Model Name",  choices=folder_paths.get_filename_list("checkpoints"),  value='SD1.5/realisticVisionV60B1_v51VAE.safetensors',  interactive=True  )

修改为:

default_model = os.path.join('SD1.5', 'realisticVisionV60B1_v51VAE.safetensors')  ckpt_name = gr.Dropdown(  label="Base Model Name",  choices=folder_paths.get_filename_list("checkpoints"),  value=default_model,  interactive=True  )

意思是给基础模型增加一个默认值。

设置一下环境变量:

set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com  
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

最后运行命令启动服务:

python3 gradio_run.py

程序返回:

model_type EPS  
Using pytorch attention in VAE  
Using pytorch attention in VAE  
self.brushnet_loader.inpaint_files:  {'brushnet\\random_mask_brushnet_ckpt\\diffusion_pytorch_model.safetensors': 'E:\\work\\MagicQuill-main\\MagicQuill\\../models\\inpaint', 'brushnet\\segmentation_mask_brushnet_ckpt\\diffusion_pytorch_model.safetensors': 'E:\\work\\MagicQuill-main\\MagicQuill\\../models\\inpaint'}  
BrushNet model file: E:\work\MagicQuill-main\MagicQuill\../models\inpaint\brushnet\random_mask_brushnet_ckpt\diffusion_pytorch_model.safetensors  
BrushNet model type: SD1.5  
BrushNet model file: E:\work\MagicQuill-main\MagicQuill\../models\inpaint\brushnet\random_mask_brushnet_ckpt\diffusion_pytorch_model.safetensors  
Some parameters are on the meta device device because they were offloaded to the cpu.  
BrushNet SD1.5 model is loaded  
INFO:     Started server process [41504]  
INFO:     Waiting for application startup.  
INFO:     Application startup complete.  
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:7860 (Press CTRL+C to quit)  
HTTP Request: GET https://api.gradio.app/pkg-version "HTTP/1.1 200 OK"

说明部署成功。

访问:http://127.0.0.1:7860

在这里插入图片描述

如此,就可以在本地愉快地玩耍了。

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