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主要特点#xff1a;
在几秒钟内… 一、介绍
PhotoMaker一种高效的、个性化的文本转图像生成方法能通过堆叠 ID 嵌入自定义逼真的人类照片。相当于把一张人的照片特征提取出来然后可以生成你想要的不同风格照片如写真等等。
主要特点
在几秒钟内快速定制无需额外的 LoRA 培训。确保令人印象深刻的 ID 保真度提供多样性、有前途的文本可控性和高质量的生成。可以用作适配器 与社区中的其他基础模型以及 LoRA 模块进行协作。
二、部署
本文档基于ComfyUI进行搭建
环境要求:
Python 3.8推荐使用 Anaconda 或 Miniconda)PyTorch 2.0.0
1. 部署 ComfyUI
本篇的模型部署是在 ComfyUI 的基础上进行如果没有部署过 ComfyUI请按照下面流程先进行部署如已安装请跳过该步
1使用命令克隆 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI2安装 conda如已安装则跳过
下面需要使用 Anaconda 或 Mimiconda 创建虚拟环境可以输入 conda --version 进行检查。下面是 Mimiconda 的安装过程
下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh运行安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh遵循安装提示并初始化
按 Enter 键查看许可证条款阅读完毕后输入 yes 接受条款安装完成后脚本会询问是否初始化 conda 环境输入 yes 并按 Enter 键。
运行 source ~/.bashrc 命令激活 conda 环境再次输入 conda --version 命令来验证是否安装成功如果出现类似 conda 4.10.3 这样的输出就成功了。
3创建虚拟环境
输入下面的命令
conda create -n comfyui
conda activate comfyui4安装 pytorch
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1215安装项目依赖
pip install -r requirements.txt此时所需环境就已经搭建完成通过下面命令进行启动
python main.py访问网址得到类似下图界面即表示成功启动 6安装Manager
manager 是一个用来加强 ComfyUI 可用性的扩展提供了对 ComfyUI 各种自定义节点的安装、删除、禁用、启用等管理功能。同时还提供了中心功能和便利功能用来访问 ComfyUI 中各种信息。
cd /ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git成功安装之后重启界面会出现一个“Manager”如图 到这里 Comfy UI 就初步搭建好了这里只是简单实现 ComfyUI 的基础功能如果想要安装更多细节请查看“ComfyUI”部署教程
2. 部署PhotoMaker v2
1克隆PhotoMaker-Plus
输入启动命令启动comfyui进入UI界面点击Manager打开管理器点击“节点管理” 然后点击搜索“PhotoMaker-plus”(comfyui版)点击下载安装等待下载完成之后如下图 2下载模型
该项目需配合stable-diffusion-xl模型使用所以需下载SDXL从 Hugging Face搜索下载RealVisXL_v4.0将其放到 /ComfyUI/models/diffusers/文件夹中。 其中text_encoder_2、vae和 unet文件夹中的模型文件根据自己的设备能力选择其一下载即可从 Hugging Face搜索下载“photomaker-v2模型并将其放置在 ComfyUI/models/photomaker文件夹中 然后搜索 laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K将其下载到 /ComfyUI/models/clip_vision/文件夹下
3启动项目
在 /ComfyUI目录下输入下面命令启动项目
conda activate comfyui
cd ComfyUI
python main.py出现下面界面表示运行成功 此时通过开放IP和端口号访问UI界面如下图 将/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-PhotoMaker-Plus/examples/文件夹下的 v2-workflow.json文件工作流放入UI界面即可可出现类似下图 上图即为PotoMaker项目的工作流输入各参数后即可出图
