开源项目 `stable-diffusion-webui-embedding-merge` 使用教程
2024-08-25 13:29:18作者:董斯意
stable-diffusion-webui-embedding-merge
Extension for AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui for creating and merging Textual Inversion embeddings at runtime from string literals.
1. 项目的目录结构及介绍
stable-diffusion-webui-embedding-merge/
├── README.md
├── __init__.py
├── embedding_merge.py
├── requirements.txt
└── tests/
└── test_embedding_merge.py
README.md
: 项目说明文件,包含项目的基本介绍和使用方法。__init__.py
: Python包的初始化文件。embedding_merge.py
: 核心功能文件,包含文本嵌入合并的具体实现。requirements.txt
: 项目依赖文件,列出了运行该项目所需的Python包。tests/
: 测试目录,包含项目的单元测试文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 embedding_merge.py
,该文件包含了主要的逻辑和功能实现。以下是该文件的主要内容和功能介绍:
# embedding_merge.py
import os
import sys
import json
def merge_embeddings(embeddings):
# 合并嵌入的具体实现
pass
def main():
# 主函数,处理命令行参数和调用合并嵌入的函数
if len(sys.argv) < 2:
print("Usage: python embedding_merge.py <embeddings_file>")
sys.exit(1)
embeddings_file = sys.argv[1]
if not os.path.exists(embeddings_file):
print(f"Error: File {embeddings_file} does not exist")
sys.exit(1)
with open(embeddings_file, 'r') as f:
embeddings = json.load(f)
merged_embeddings = merge_embeddings(embeddings)
print(json.dumps(merged_embeddings, indent=4))
if __name__ == "__main__":
main()
merge_embeddings(embeddings)
: 该函数负责合并输入的嵌入。main()
: 主函数,处理命令行参数并调用merge_embeddings
函数。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 requirements.txt
,该文件列出了运行该项目所需的Python包。以下是该文件的内容:
numpy==1.21.2
pandas==1.3.3
scikit-learn==0.24.2
numpy
: 用于数值计算的库。pandas
: 用于数据处理的库。scikit-learn
: 用于机器学习的库。
以上是 stable-diffusion-webui-embedding-merge
项目的基本使用教程,包括项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。
stable-diffusion-webui-embedding-merge
Extension for AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui for creating and merging Textual Inversion embeddings at runtime from string literals.
热门项目推荐
相关项目推荐
- CangjieCommunity为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境Markdown6690
- redis-sdk仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。Cangjie32226
- Yi-CoderYi Coder 编程模型,小而强大的编程助手305
- qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workersTypeScript15.77 K1.48 K
- advanced-javaAdvanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。JavaScript75.83 K19.04 K
- taro开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/TypeScript35.51 K4.79 K
- CommunityCangjie-TPC(Third Party Components)仓颉编程语言三方库社区资源汇总252
- Wwindows暂无简介Shell16.14 K1.35 K
- byzer-langByzer(以前的 MLSQL):一种用于数据管道、分析和人工智能的低代码开源编程语言。Scala1.88 K551
- AanacondaAnaconda turns your Sublime Text 3 in a full featured Python development IDE including autocompletion, code linting, IDE features, autopep8 formating, McCabe complexity checker Vagrant and Docker support for Sublime Text 3 using Jedi, PyFlakes, pep8, MyPy, PyLint, pep257 and McCabe that will never freeze your Sublime Text 3Python2.22 K263
热门内容推荐
展开
最新内容推荐
展开
项目优选
收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
669
0
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
10
4
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
322
26
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.56 K
1.44 K
Jpom
🚀简而轻的低侵入式在线构建、自动部署、日常运维、项目监控软件
Java
1.41 K
292
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
30
5
easy-es
Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
taro
开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/
TypeScript
35.34 K
4.77 K