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Stable Diffusion XL webui tagger 插件Linux安裝(保姆級(jí)教程)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Stable Diffusion XL webui tagger 插件Linux安裝(保姆級(jí)教程)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

Stable Diffusion XL webui tagger 插件Linux安裝

為什么要安裝tagger插件

為了使SD能生成我們想要的圖像效果,往往需要對(duì)SD模型進(jìn)行微調(diào),但其權(quán)重參數(shù)太多,如果是用更新全部參數(shù)的方法來(lái)微調(diào),會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算資源。那么可不可以?xún)H需少量計(jì)算資源,對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),也有不錯(cuò)的效果呢?答案是肯定的,那就是:基于LoRA對(duì)其進(jìn)行微調(diào)!

本文寫(xiě)作動(dòng)機(jī):想自己訓(xùn)練LoRA,需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行tag,但是自己手動(dòng)tag,比較麻煩,于是考慮用tagger插件,來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)每張訓(xùn)練圖像進(jìn)行tag,然后在其基礎(chǔ)上進(jìn)行修改,以減少工作量。

webui提供了插件擴(kuò)展,方便我們安裝tagger插件。
tagger wd14-vit,stable diffusion,linux,深度學(xué)習(xí),deep learning,python,stable-diffusion
可以看到,tagger插件能直接生成對(duì)于訓(xùn)練圖片的描述。
tagger wd14-vit,stable diffusion,linux,深度學(xué)習(xí),deep learning,python,stable-diffusion

安裝tagger插件

在安裝前,敲黑板!??!這個(gè)插件對(duì)于webui版本有很強(qiáng)的依賴(lài)性,所以需要安裝合適的版本,以下教程,全部基于webui v1.6.0-2版本,還沒(méi)有安裝的可以參考我之前的文章,傳送門(mén)

有三種安裝方式。分別是:

  1. 在linux終端通過(guò)git 命令來(lái)安裝
  2. 在webui界面,直接輸入tagger倉(cāng)庫(kù)的URL
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  3. 通過(guò)available界面直接選擇

tagger wd14-vit,stable diffusion,linux,深度學(xué)習(xí),deep learning,python,stable-diffusion這里主要介紹第二種方式。

下載tagger倉(cāng)庫(kù)

輸入https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger,點(diǎn)擊Install就行了。

如果出現(xiàn)以下報(bào)錯(cuò):
tagger wd14-vit,stable diffusion,linux,深度學(xué)習(xí),deep learning,python,stable-diffusion
/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-wd14-tagger/tagger/ui.py第10行左右
修改

from webui import wrap_gradio_gpu_call

# from webui import wrap_gradio_gpu_call
from modules.call_queue import wrap_gradio_gpu_call

如果出現(xiàn)以下報(bào)錯(cuò):
tagger wd14-vit,stable diffusion,linux,深度學(xué)習(xí),deep learning,python,stable-diffusion
/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-wd14-tagger/preload.py文件第4行左右,刪掉

from modules.shared import models_path
default_ddp_path = Path(models_path, 'deepdanbooru')

改為

from modules import paths
default_ddp_path = Path(paths.models_path, 'deepdanbooru')

下載wd-v1-4-vit-tagger 模型權(quán)重

由于huggingface被墻了,需要手動(dòng)下載,URL。下載這兩項(xiàng)即可:

tagger wd14-vit,stable diffusion,linux,深度學(xué)習(xí),deep learning,python,stable-diffusion
然后新建一個(gè)文件夾,將下載好的兩個(gè)文件放在.cache下。

cd /.cache/huggingface/hub
mkdir models--SmilingWolf--wd-v1-4-vit-tagger-v2

然后修改/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-wd14-tagger/tagger/interrogator.py文件,在229行左右。

model_path = Path(hf_hub_download(
    **self.kwargs, filename=self.model_path))
tags_path = Path(hf_hub_download(
    **self.kwargs, filename=self.tags_path))

改為下載后兩個(gè)文件的絕對(duì)路徑

model_path = "/.cache/huggingface/hub/models--SmilingWolf--wd-v1-4-vit-tagger-v2/model.onnx"
tags_path = "/.cache/huggingface/hub/models--SmilingWolf--wd-v1-4-vit-tagger-v2/selected_tags.csv"

最后,運(yùn)行./webui.sh,就可以正常使用tagger插件了!文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-762247.html

到了這里,關(guān)于Stable Diffusion XL webui tagger 插件Linux安裝(保姆級(jí)教程)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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