【Fooocus 深度学习】SDXL,AIGC生图,源码解读

文章目录

  • 使用通配符增加prompt多样性
  • Fooocus的风格实现

使用通配符增加prompt多样性

prompt和negative_prompt都可以通过apply_wildcards函数来实现通配符替换,apply_wildcards会从txt中随机找一个出来。

prompt='sunshine, river, trees, __artist__'
task_prompt = apply_wildcards(prompt, task_rng)
task_negative_prompt = apply_wildcards(negative_prompt, task_rng)

在这里插入图片描述

def apply_wildcards(wildcard_text, rng, directory=wildcards_path):for _ in range(wildcards_max_bfs_depth):placeholders = re.findall(r'__([\w-]+)__', wildcard_text)if len(placeholders) == 0:return wildcard_textprint(f'[Wildcards] processing: {wildcard_text}')for placeholder in placeholders:try:words = open(os.path.join(directory, f'{placeholder}.txt'), encoding='utf-8').read().splitlines()words = [x for x in words if x != '']assert len(words) > 0wildcard_text = wildcard_text.replace(f'__{placeholder}__', rng.choice(words), 1)except:print(f'[Wildcards] Warning: {placeholder}.txt missing or empty. 'f'Using "{placeholder}" as a normal word.')wildcard_text = wildcard_text.replace(f'__{placeholder}__', placeholder)print(f'[Wildcards] {wildcard_text}')print(f'[Wildcards] BFS stack overflow. Current text: {wildcard_text}')return wildcard_text

Fooocus的风格实现

Fooocus可选多种风格,都是以更改prompt和negative_prompt来实现。

风格s传入apply_style函数中,得到prompt和negative_prompt:

注意:空列表+空列表仍旧是一个空列表,非空列表加空列表等于没加空列表。

positive_basic_workloads = []
negative_basic_workloads = []
style_selections = ['Fooocus Enhance', 'Fooocus Sharp']
task_prompt='sunshine, river, trees,'
for s in style_selections:p, n = apply_style(s, positive=task_prompt) # 得到prompt和negative_promptpositive_basic_workloads = positive_basic_workloads + p negative_basic_workloads = negative_basic_workloads + n

apply_style函数则为:

def apply_style(style, positive):p, n = styles[style]return p.replace('{prompt}', positive).splitlines(), n.splitlines()

styles是一个全局字典,目前有213个key,则是有213种风格。每个key中是一个2个元素的元组,即是 prompt和negative_prompt
在这里插入图片描述
p.replace(‘{prompt}’, positive).splitlines()
用用户输入的prompt来替换风格字符串可能存在的{prompt},然后使用splitlines()方法,得到字符串的list返回(使用splitlines()或许有深层次考虑,但我没发现)。

在这里插入图片描述
这里就会发现,很容易有多个风格产生多个negativeprompt。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/245324.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

固态硬盘优化设置

目录 前言: 关闭Windows Search 禁用系统保护(不建议) 不建议禁用系统保护原因 关闭碎片整理 提升固态硬盘速度 开启TRIM 合理使用固态硬盘的容量 正确关机 关闭开机自启 前言: 电脑配备固态硬盘就能一劳永逸吗&#…

docker 安装python3.8环境镜像并导入局域网

一、安装docker yum -y install docker docker version #显示 Docker 版本信息 可以看到已经下载下来了 拉取镜像python3镜像 二、安装docker 中python3环境 运行本地镜像,并进入镜像环境 docker run -itd python-38 /bin/bash docker run -itd pyth…

Qt-QFileDialog保存文件及获取带扩展名的文件名

正确用法 QFileDialog dialog(this, "Save File", QDir::currentPath(), "Text Files (.txt)"); dialog.setAcceptMode(QFileDialog::AcceptSave); dialog.setDefaultSuffix("txt"); // << if (!dialog.exec())return; QString fileName …

uniapp 用css animation做的鲤鱼跃龙门小游戏

第一次做这种小游戏&#xff0c;刚开始任务下来我心里是没底的&#xff0c;因为我就一个‘拍黄片’的&#xff0c;我那会玩前端的动画啊&#xff0c;后面尝试写了半天&#xff0c;当即我就给我领导说&#xff0c;你把我工资加上去&#xff0c;我一个星期给你做出来&#xff0c;…

【嵌入式学习】网络通信基础-项目篇:简单UDP聊天室

源码已在GitHub开源&#xff1a;0clock/LearnEmbed-projects/chat 实现的功能 客户端功能&#xff1a; 上线发送登录的用户名[yes] 发送消息和接收消息[yes] quit退出 服务器端功能&#xff1a; 统计用户上线信息&#xff0c;放入链表中[yes] 接收用户信息并给其他用户发送消…

Scapy编程指南(基础概念)

Scapy编程指南&#xff08;基础概念&#xff09; Scapy是什么 Scapy是Python中一个非常强大的库&#xff0c;它专门用于处理、发送和捕获网络协议中的数据包&#xff0c;它允许开发人员通过Python代码构建、解析和发送自定义网络协议的数据包。Scapy提供了一种直观、灵活的方…

k8s---包管理器helm

内容预知 目录 内容预知 helm相关知识 Helm的简介与了解 helm的三个重要概念 helm的安装和使用 将软件包拖入master01上 使用 helm 安装 Chart 对chart的基本使用 查看chart信息 安装chart 对chart的基本管理 helm自定义模板 在镜像仓库中拉取chart&#xff0c;查…

【操作系统】实验七 显示进程列表

&#x1f57a;作者&#xff1a; 主页 我的专栏C语言从0到1探秘C数据结构从0到1探秘Linux &#x1f618;欢迎关注&#xff1a;&#x1f44d;点赞&#x1f64c;收藏✍️留言 &#x1f3c7;码字不易&#xff0c;你的&#x1f44d;点赞&#x1f64c;收藏❤️关注对我真的很重要&…

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentum gradient descent 正常的梯度下降无法使用更大的学习率&#xff0c;因为学习率过大可能导致偏离函数范围&#xff0c;这种上下波动导致学习率无法得到提高&#xff0c;速度因此减慢(下图蓝色曲线) 为了减小波动&#xff0c;同时加快速率&#xff0c;可以使用momentum…

数据结构(数组)

一.数组的概念 1. 数组定义 数组(Array)是一种线性结构。它用一组连续的内存空间&#xff0c;来存储一组具有相同数据类型的数据。 2. 数组的特点 ①用来存储一组类型相同的数据。 ②在内存中&#xff0c;分配连续的空间&#xff0c;数组创建时需要指定容量。因为数组为了保持内…

ZK高可用架构涉及常用功能整理

ZK高可用架构涉及常用功能整理 1. zk的高可用系统架构和相关组件1.1 Quorum机制1.2 ZAB协议 2. zk的核心参数2.1 常规配置2.2 特殊优化配置 3. zk常用命令3.1 常用基础命令3.2 常用运维命令 4. 事务性4.1 数据写流程4.2 数据读流程 5. 疑问和思考5.1 zk不擅长处理哪些场景&…

书生·浦语大模型实战营-学习笔记6

目录 OpenCompass大模型测评1. 关于评测1.1 为什么要评测&#xff1f;1.2 需要评测什么&#xff1f;1.3 如何评测&#xff1f;1.3.1 客观评测1.3.2 主观评测1.3.3 提示词工程评测 2. 介绍OpenCompass工具3. 实战演示 OpenCompass大模型测评 1. 关于评测 1.1 为什么要评测&#…

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day5【作业1与答案1】

文章目录 前言作业1答案1 前言 &#x1f4ab;你好&#xff0c;我是辰chen&#xff0c;本文旨在准备考研复试或就业 &#x1f4ab;本文内容是我为复试准备的第二个项目 &#x1f4ab;欢迎大家的关注&#xff0c;我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容 &#x1f31f; 预置知识…

软件游戏提示msvcp140.dll丢失的解决方法,全面分析msvcp140.dll文件

msvcp140.dll是Microsoft Visual C 2015 Redistributable的一部分&#xff0c;它包含了许多用于运行程序的函数和类库。当这个文件丢失或损坏时&#xff0c;依赖于该组件的应用程序可能无法正常启动&#xff0c;系统会弹出错误提示&#xff0c;告知用户找不到msvcp140.dll文件。…

大语言模型推理提速:TensorRT-LLM 高性能推理实践

作者&#xff1a;顾静 TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率 大型语言模型&#xff08;Large language models,LLM&#xff09;是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络&#xff0c;这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组…

网安培训第一期——sql注入+文件

文章目录 sql inject报错注入time盲注联合查询万能密码拦截和过滤ascii注入流程base64查询的列名为mysql保留关键字key 文件上传ffuf脚本要做的三件事网络端口进程用户权限文件文件包含文件下载XSS跨站请求攻击csrf跨站请求伪造 sql inject 判断输入字段是字符串还是数字 方法…

Linux/Doctor

Enumeration nmap 已知目标开放了22,80,8089端口&#xff0c;扫描详细情况如下 可以看到对外开放了22,80,8089三个端口 TCP/80 SSTI 访问80端口&#xff0c;有一个infodoctors.htb的电子邮件&#xff0c;点击其他的也没有什么反应&#xff0c;猜测有可能需要域名访问 在/et…

python_ACM模式《剑指offer刷题》链表1

题目&#xff1a; 面试tips&#xff1a; 询问面试官是否可以改变链表结构 思路&#xff1a; 1. 翻转链表&#xff0c;再遍历链表打印。 2. 想要实现先遍历后输出&#xff0c;即先进后出&#xff0c;因此可借助栈结构。 3. 可用隐式的栈结构&#xff0c;递归来实现。 代码…

不就业,纯兴趣,应该自学C#还是JAVA?

不就业&#xff0c;纯兴趣&#xff0c;应该自学C#还是JAVA? 在开始前我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「JAVA的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff…

docker-compose搭建redis集群

这里用docker-compose在一台机器搭建三主三从&#xff0c;生产环境肯定是在多台机器搭建&#xff0c;否则一旦这台宿主机挂了&#xff0c;redis集群全挂了&#xff0c;依然是单点故障。同时&#xff0c;受机器性能极限影响&#xff0c;其并发也上不去&#xff0c;算不上高并发。…