AutoChar 的安装和配置教程

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

AutoChar 是一个开源项目，旨在通过自动化流程帮助用户快速、轻松地创建详细的角色艺术。该项目是基于 Python 编程语言，利用了深度学习技术进行角色识别和图像处理。AutoChar 通过对 Stable Diffusion WebUI 的扩展，实现了自动化的角色艺术创作，特别适合新手和爱好者使用。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Python：项目的主要编程语言，用于编写控制脚本和图像处理逻辑。
• Stable Diffusion：一个基于深度学习的图像生成模型，用于生成高质量的图像。
• ONNX Runtime：用于运行 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型，这些模型通常用于图像识别和处理任务。
• OpenCV：开源计算机视觉库，用于图像处理和面部识别。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装 AutoChar 之前，请确保以下环境和软件已经安装在你的系统上：

• Python 3.x
• pip（Python 包管理器）
• Stable Diffusion WebUI（版本 1.6.0 或更高）
• ONNX Runtime
• OpenCV

安装步骤

1. 安装 Python 和 pip

   如果你还没有安装 Python，请从 Python 官网下载并安装最新版本的 Python。安装过程中确保勾选了“Add Python to PATH”选项。

2. 安装 ONNX Runtime 和 OpenCV

   打开命令提示符或终端，执行以下命令安装 ONNX Runtime 和 OpenCV：

   pip install onnxruntime opencv-python
   

3. 下载 AutoChar 脚本和模型

   从 GitHub 下载 AutoChar 脚本和相关的 ONNX 模型文件。请确保你下载的是最新版本的文件。

4. 将脚本和模型放置到正确的目录

   将下载的 AutoChar.py 脚本文件和 face_detection_yunet_2022mar.onnx 或 face_detection_yunet_2023mar.onnx 模型文件放置到你的 Stable Diffusion WebUI 的 scripts 文件夹中。

5. 启动 Stable Diffusion WebUI

   启动 Stable Diffusion WebUI，你应该在界面的脚本下拉菜单中看到 "AutoChar Beta 0.9" 选项。

6. 配置 AutoChar

   在 Stable Diffusion WebUI 中，选择 "AutoChar Beta 0.9" 脚本，然后根据你的需求调整脚本参数。例如，你可以选择不同的 upscale 模型、设置面部识别的置信度阈值等。

7. 开始使用 AutoChar

   在 txt2img 或 img2img 标签页中，输入你的提示信息，选择基本参数，然后点击 "Generate" 按钮，AutoChar 将自动处理图像生成。

以上步骤应该能够帮助你成功安装和配置 AutoChar。如果遇到任何问题，请参考项目的 README 文档或搜索相关社区帮助。