README.md

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license: apache-2.0
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## SimpleSDXL2 - 最强中文创意生图，6G显存玩转混元、可图、SD3m和Flux！
<div align=center><img src="https://github.com/user-attachments/assets/75786e42-60ec-4e02-b802-51bd82cff634"></div>
    
## 🔔 最新更新 / Update
- [2024.08.20] <b>新架构进一步优化，提升在Windows环境的兼容性，压缩Fooocus和Comfy后端切换的资源消耗。优化支持最低6G显存的Flux模型出图，提供质量优先的Fluxdev和速度优先的Flux+两个预置包，并可根据系统资源自动适配。同步升级主线v2.5.5，优化增强修图UI，更符合Fooocus交互习惯。</b>
- [2024.07.31] 优化了新架构，更稳定，更快速。新增对快手可图模型的支持，使SimpleSDXL2除SDXL外，以6G显卡显存同时支持: 小马v6/Playground-v2.5/SD3m/混元/可图等多种模型出图，适用更多场景。同步主线v2.5.2，并对修图界面进行优化和适配，使之更容易被中文用户理解和使用。
- [2024.06.30] 扩展架构，新增Comfy后端，全新升级SimpleSDXL2。支持SDXL、混元、SD3和Playground-v2.5本地模型，最低6G显卡内存可用，保持Fooocus简洁、高效和稳定的出图风格。新增融图打光模块，可自主生成前景及蒙版，可自动抠取产品或人物图片切换场景进行融合。升级OBP一键提示词到最新版。UI整体优化。
- [2024.05.28] 同步主线升级到v2.4.3，新增nsfw过滤等功能。
- [2024.04.23] 升级OBP到最新版，集成[Superprompt](https://huggingface.co/roborovski/superprompt-v1)超级提示词扩展，为提示词增补细节描写。新增SD3生图引擎接口，可到[stability.ai](https://stability.ai/membership)申请免费会员，获取接口密钥后无缝对接SD3新引擎生成图片。优化界面，包括将OBP和Superprompt入口整合到提示词框，新增预置包导航浮层提示、提示词框token数统计、图生图多个参数前置到操作页面等。

<b>重要：如果项目给您带来了便利和价值，不要吝惜加颗星"⭐️"，促进项目更好的发展！😜<br>
Note: Please don't forget to give us a star if you like this project. Thanks! 😜</b>

## Windows安装使用
### 下载：(新用户至少要下载程序包和基本模型包)
- 程序包: 运行环境和应用程序, [SimpleSDXL2_win.exe.7z0820 (2G)](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/SimpleSDXL2_win.exe.7z0820)
- 基本模型包: 缺省出图模型和所有辅助模型，包含SD3基础版, [models_base_0731.zip (49G)](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/models_base_0731.zip)
- 扩展模型包: 预置导航上的其他出图模型，包括写实/动漫(V500)/小马v6/Playground-v2.5/混元1.2/可图, [models_ckpt_0731.zip (47G)](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/models_ckpt_0731.zip)
- Flux模型: 6G和8G显存可下载: [flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors](https://hf-mirror.com/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/resolve/main/flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors) 和 [flux1-schnell-bnb-nf4.safetensors](https://hf-mirror.com/silveroxides/flux1-nf4-weights/resolve/main/flux1-schnell-bnb-nf4.safetensors)。高配显卡可下载Flux全量模型和增补包: [flux1-dev.safetensors](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/flux1-dev.safetensors)，[flux1-schnell.safetensors](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/flux1-schnell.safetensors)，Flux全量模型所需增补包[models_flux1_fp16_simpleai_patch.zip](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/models_flux1_fp16_simpleai_patch.zip)
### 安装：
- 新建空目录名称为: SimpleAI，注意完整路径名上不能包含中文和空格。如果已经安装过正式版的用户，此步可忽略。
- 将程序包复制到SimpleAI目录内，<b>去掉`.7z0820`的文件名尾缀</b>，双击exe文件运行，自解压到当前目录。新版本严禁与旧版本混装。
- 复制基本模型包models_base_0731.zip和扩展模型包models_ckpt_0731.zip到SimpleAI目录下，分别双击文件解压到本目录，同名覆盖在同一目录下：SimpleModels，即模型根目录。如果已经安装过正式版的用户，此步可忽略。
- 将下载的flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors、flux1-schnell-bnb-nf4.safetensors或flux1-dev.safetensors、flux1-schnell.safetensors模型文件放入SimpleModels下的checkpoints目录下。如果需要运行Flux全量模型，需在SimpleAI目录下解压models_flux1_fp16_simpleai_patch.zip，覆盖到SimpleModels下，主要是补齐clip和vae目录下的模型。
- 在SimpleAI目录下新建出图目录，名称为: outputs ，此目录将保存所有出图的图片。如果已经安装过正式版的用户，此步可忽略。
### 运行
- 进入SimpleSDXL2_win_0820目录，双击启动脚本 run_SimpleSDXL.bat，完成第一次运行。
- 第一次运行后，在SimpleSDXL目录下会生成 config.txt文件，可以自行修改和添加模型路径。
- 模型根目录和出图目录可以自定义，但需用记事本打开启动脚本文件run_SimpleSDXL.bat，自行修改。
<img width="600" align=center src="https://github.com/user-attachments/assets/4c039129-b59f-47ef-825b-863c5ea24705">


### 如果对旧版情有独钟，可选择不升级，运行旧版
- SimpleSDXL1独立分支的完全包，含环境、程序和默认模型，后续不增功能仅修bug :  [SimpleSDXL1_win64_all.zip (30G)](https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/SimpleSDXL1_win64_all.zip)

## 什么是SimpleSDXL？/ What's SimpleSDXL?

- **化繁为简** AI的本质应该是化繁为简，让操作更简洁，让想法更易达成。SimpleSDXL保持Fooocus的易用性，以SDXL模型生态为核心，朝着开源可控，简洁易用，功能完善的方向更进一步。
- **中文适配** 中文环境与英语环境有很多差异。不仅仅在语言文字上，包括思维习惯、操作方式和网络环境都有很多不同。让中文用户使用更简单，用的更爽，也是SimpleSDXL
的原始初衷。
- **场景定制** 文生图和图生图有非常多的使用场景，需要更好的配置定制能力。SimpleSDXL以**预置包和嵌参图片**为基础，面向场景提升Fooocus的**开放性和可定制性**，发挥出SDXL的强大能力。

## SmipleSDXL2 全新架构 / New Architecture
<img width="500" align=center src="https://github.com/metercai/SimpleSDXL/assets/5652458/364df3ce-3420-4cec-b26e-f315c76b4c1e">

## 对比Fooocus的增强特色 / Enhanced features of Fooocus
在Fooocus基础上增强功能，可无缝升级，同步迭代，并行使用。而且经过了手机适配，PC和手机也可同步操作。<br> 
Enhanced features base on Fooocus, seamless upgrading and dual versions available synchronous iteration and parallel use. Adapted to mobile, PC and phone can be used synchronously.

### 中英文混编提示词 / Chinese English mixed prompts
在线离线自主选择，支持翻译后再编辑，更适于提示词表达。<br>
Offline and online autonomous selection, support editing after translation, more suitable for Prompt. <br>

<img width="300" align=right src="https://github.com/metercai/SimpleSDXL/assets/5652458/707999e5-c776-4321-9048-5ad275263ff0">

- [x] **中英文混合编辑** 对提示词文本进行中英文切分后分别翻译再合并，适配提示词类的表达场景。
- [x] **在线和离线翻译器** 可自动安装离线翻译大模型和小尺寸的瘦模型，也可选择第三方翻译接口。离线模型需自身算力支持，第三方接口接入便捷成本低，但增加了接口依赖。用户可根据情况自主配置选>择。
- [x] **支持翻译后再编辑** 机器翻译的结果质量都不可控，存在翻译质量差导致生成内容偏差的现象。翻译后再编辑可以显性化翻译质量，提供用户再优化调整处理的空间。
- [x] **多大厂接口随机选** 选择国内大厂（百度、阿里和搜狗）的稳定接口，每次启动时随机选择，运行态相对固定。既避免对接口冲击又保持翻译的一致性。
- [ ] **私有翻译接口定制** 可以配置私有接口，方便对接OpenAI等大语言模型的翻译能力。

### 智能抠图生成蒙板 / Intelligent cutout generation mask
具有语义识别的多种抠图算法，可自动生成蒙板，方便生成图片的组合加工。 <br>
Multiple cropping algorithms with semantic recognition that can automatically generate masks, facilitating the combination processing of generated images.<br>
- [x] **智能算法抠图** 可以基于u2net进行图像分割，对重绘图片进行前后景分割，人物主体分割，并生成对应蒙板进行重绘。
- [x] **语义识别抠图** 可以基于bert+Sam，在语义理解基础上识别图片内容，再进行自动分割，生成蒙板后进行重绘。
- [ ] **点击识别抠图** 点击图片某个区域，基于Sam算法对点击所在主体进行自动识别和分割，生成蒙板后进行重绘。

### 通配符批量提示词 / Wildcard batch prompt words
支持通配符词组表达和触发展示，可随机批量生成同Seed下的一组图片。<br>
Supports wildcard phrase expressions and triggering display, allowing for random batch generate a set of images under the same seed.

<img width="380" align=right src="https://github.com/metercai/SimpleSDXL/assets/5652458/4b10e6de-b026-41ea-a206-77d6f9fdf1cd">

- [x] **词组语法** 支持[Words]词组，以","分割的词列表。表示在同一seed下从每个words词组抽词进行组合批量生成图片。每种组合1张图片，总量是各词组词数的乘积，以实际需要的数量为准，不受出图数量参数的限制。
- [x] **通配符组词** 用通配符定义词组，格式为:`[__wildcard__:R|Lnumber:start]` R表示随机抽，L表示按顺序抽，默认=R；number是抽取的数量，默认=1；start是在顺序抽取时从第几个开始抽，默认=1。具体语法说明见[通配符ReadMe](https://github.com/metercai/SimpleSDXL/tree/SimpleSDXL/wildcards/)
- [x] **自动触发输入** 提示词框在输入'['或'_'时可自动触发通配符输入工具，可以通过界面选择追加通配符到提示词框。
- [ ] **嵌套及动态加载** 支持通配符的多级嵌套和动态加载，增强通配符的表达能力。
- [ ] **定制和推送** 支持自主定制通配符快捷方式，并推送给朋友使用。

### 增强预置包和模型下载 / Enhanced preset and adapted for download
预置包可通过界面切换和生成，模型下载会根据IP自动选择内外源。 <br>
The preset can be switched and generated through UI, and the model download will automatically select sources based on the access IP.
- [x] **预置包导航** 将presets目录下的预置包配置文件生成顶部导航入口，户点击顶部预置包导航后，调取对应配置文件，重置出图环境参数和相关配置。
- [x] **生成预置包** 将当前出图环境参数打包保存为新的预置包，将预置包文件存入presets目录下，自动加入顶部导航。
- [x] **扩展预置参数** 扩展主线的预置包参数范围，补充开发者模式的参数，以及风格样式的定义和通配符的定义。支持的预置包参数见[预置包ReadMe](https://github.com/metercai/SimpleSDXL/tree/SimpleSDXL/presets/)
- [x] **统一模型ID和下载** 对接模型信息库，使用以模型文件哈希为基础的统一模型MUID。可自动检测预置包出图环境的可用性，缺失模型文件可自动下载补齐。
- [x] **出图保护** 当系统环境进入出图状态时，顶部导航不可点击，禁止加载预置包冲击出图环境。

### 图片集浏览和管理 / Finished image sets browsing and management
原生版仅能浏览当前生成的图片集，已生成图片管理非常简陋。 <br>
Fooocus only can browse the current generated image set. Finished images management is very simple.
- [x] **已出图片检索** 对已出图片可以按照出图日期进行检索。单天出图量过大，则根据屏幕适配分组为子目录索引，避免撑爆相册组件。
- [x] **已出图片删除** 对崩坏的已出图片可以即时删除，联动删除出图参数日志，确保图片和参数日志保持一致性。
- [x] **自动回填提示词** 在浏览已出图片集过程中，可选择自动回填图片提示词，方便提示词的对照和修改，及图片的重生。
- [x] **图片集交互优化** 已出图片集索引栏可根据状态适配，自动收起和调整，避免目录过多挤占页面空间，干扰图片生成创作。

### 嵌参图片和提参重生 / Embeded images and extract regeneration
增强的参数管理，可即时查看可嵌入图片，也可提取参数回填界面，二次生成。 <br>
Enhanced parameter management for instant viewing and embedding of images, and can also extract parameters to backfill for secondary generation.<br>
- [x] **查看参数** 从出图日志文件中提取当前图片的生成参数并用浮层完整展示。图集切换过程中，浮层内容跟随切换。
- [x] **提参重生** 用当前图片的生成参数覆盖默认预置包的参数，提示词回填，可以修改参数或提示词后重新出图。
- [x] **嵌参图片** 在系统未设置统一嵌参的情况，可以制作当前图片的参数打包嵌入，并保存到专属的嵌参图片目录。嵌参图片可通过图片描述工具提取参数形成新的出图环境配置。

### 算力云化及其他
- [x] **云化适配** 增加访问根路径启动参数，`--webroot`。当在云端服务器部署，并配置前置转发后，需要配置根路径参数，避免URL路径的混乱。
- [ ] **算力云化** 前后端分离，本机的出图算力后端可支持远程的前端出图调用，实现前端操控和出图计算的分离，让无GPU卡设备也可使用SDXL模型出图。
- [x] **主线同步** SimpleSDXL的增强代码保持良好的结构，与Fooocus主线版本保持良好的兼容性和扩展性，可以及时同步主线的新增能力和Bug修复。

## Linux安装使用 / Install & Usage
### 安装 Anaconda 

    curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 
    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
### 安装应用环境

    mkdir SimpleAI;cd SimpleAI
    git clone https://github.com/metercai/SimpleSDXL.git
    #国内用户可换用gitee源: https://gitee.com/metercai/SimpleSDXL.git
    wget https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/models_base_0731.zip
    wget https://hf-mirror.com/metercai/SimpleSDXL2/resolve/main/models_ckpt_0731.zip
    unzip -d -o models_base_0731.zip 
    unzip -d -o models_ckpt_0731.zip
    mkdir outputs
    conda env create -f environment.yaml
    conda activate simpleai
    pip install packaging pygit2==1.12.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

### 启动服务

    cd SimpleSDXL
    python entry_with_update.py --models-root ../SimpleModels --output-path ../outputs
    # 云端部署可以配置： ip, port, webroot 等参数
    # python entry_with_update.py --listen 0.0.0.0 --port 8889 --webroot /sdxl --preset realistic
    # Enter English UI : --language en
    # python entry_with_update.py --language en


## 在线交流：qq群：938075852  新年新版本，需要增加哪些新功能，进群畅聊
<div align=center><img width="250" src="https://github.com/metercai/SimpleSDXL/assets/5652458/28f8c604-79eb-467d-956c-b9137c784194"></div>

## Star History
<a href="https://star-history.com/#metercai/SimpleSDXL&Date">
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   <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=metercai/SimpleSDXL&type=Date&theme=dark" />
   <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=metercai/SimpleSDXL&type=Date" />
   <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=metercai/SimpleSDXL&type=Date" />
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