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https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
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# DiffSynth Studio
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## 介绍
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DiffSynth 是一个全新的 Diffusion 引擎，我们重构了 Text Encoder、UNet、VAE 等架构，保持与开源社区模型兼容性的同时，提升了计算性能。目前这个版本仅仅是一个初始版本，实现了文生图和图生图功能，支持 SD 和 SDXL 架构。未来我们计划基于这个全新的代码库开发更多有趣的功能。
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## 安装
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如果你只想在 Python 代码层面调用 DiffSynth Studio，你只需要安装 `torch`（深度学习框架）和 `transformers`（仅用于实现分词器）。
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pip install torch transformers
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如果你想使用 UI，还需要额外安装 `streamlit`（一个 webui 框架）和 `streamlit-drawable-canvas`（用于图生图画板）。
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pip install streamlit streamlit-drawable-canvas
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```
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## 使用
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通过 Python 代码调用
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```python
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from diffsynth.models import ModelManager
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from diffsynth.prompts import SDPrompter, SDXLPrompter
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from diffsynth.pipelines import SDPipeline, SDXLPipeline
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model_manager = ModelManager()
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model_manager.load_from_safetensors("xxxxxxxx.safetensors")
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prompter = SDPrompter()
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pipe = SDPipeline()
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prompt = "a girl"
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negative_prompt = ""
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image = pipe(
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model_manager, prompter,
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prompt, negative_prompt=negative_prompt,
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num_inference_steps=20, height=512, width=512,
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)
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image.save("image.png")
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```
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如果需要用 SDXL 架构模型，请把 `SDPrompter`、`SDPipeline` 换成 `SDXLPrompter`, `SDXLPipeline`。
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当然，你也可以使用我们提供的 UI，但请注意，我们的 UI 程序很简单，且未来可能会大幅改变。
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python -m streamlit run Diffsynth_Studio.py
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