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textGenerator_module.py
CHANGED
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# Diese Datei kapselt die Stable Diffusion Pipeline-Operationen.
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# In meinem kleinen Demo-Projekt wurde bereits folgendes umgesetzt:
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# 1. Modell-Loading - Dynamisches Laden der Pipline Text-to-Image
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# 2. Pipeline-Konfiguration - Setup von Schedulern, Optimierungen und Sicherheitseinstellungen
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# 3. Inferenz-Execution - Durchführung der Bildgenerierung und -transformation
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# 4. Progress-Callbacks - Implementierung der Fortschrittsrückmeldungen
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# 5. Parameter-Tuning - Optimierung der Strength-, Guidance- und Step-Parameter
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# 6. Seed-Management - Generierung und Verwaltung von Zufallsseeds für Reproduzierbarkeit
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# 7. Memory-Optimierung - Attention-Slicing, VAE-Tiling und Speicherverwaltung
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# 8. Scheduler-Konfiguration - Einrichtung der DPM-Solver (Sampler) und Zeitsteuerung
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# Für eine professionelle Umsetzung ermöglicht die Pipeline darüber hinaus die Integration von ControlNet-Modulen (z. B. für Pose, Kanten,
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# Tiefenkarten oder Segmentierung), IP-Adapter zur präzisen Übertragung von Gesichtszügen oder Stilen aus Referenzbildern, LoRA- und
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# Textual-Inversion-Unterstützung für modellbasierte Feinabstimmung ohne Vollladen, Tiled Diffusion und Upscaling-Pipelines (z. B. mit
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# Real-ESRGAN oder SwinIR) für hochauflösende Ausgaben, Batch-Verarbeitung mit dynamischem Speichermanagement, Refiner-Pipelines
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# (SDXL-Refiner, SD 1.5 → Refiner), Safety-Checker-Override mit benutzerdefinierten Filtern, Latent-Caching und Prompt-Weighting (via Compel
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# oder A1111-Syntax), sowie asynchrone Inferenz mit Torch Compile, xFormers und TensorRT-Beschleunigung. Zudem unterstützt sie Multi-GPU-Parallelisierung,
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# FP16/FP8-Quantisierung, Model-Offloading, Dynamic CFG Scheduling, Noise-Offset und SDEdit-Workflows – alles in einer modularen,
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# erweiterbaren Architektur, die sich nahtlos in Produktionsumgebungen, API-Backends oder Cloud-Infrastrukturen einbinden lässt und höchste
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# Qualität, Skalierbarkeit und Performance bei professionellen Bildbearbeitungs- und Generierungsanwendungen gewährleistet.
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