项目简介

Opendream 为您的 Stable Diffusion 工作流程带来了急需且熟悉的功能，例如分层、非破坏性编辑、可移植性和易于编写的扩展。观看我们的演示视频。

入门

1. 先决条件：确保已安装 Node。你可以在这里下载。
2. 克隆这个存储库。
3. 在终端中导航到该项目并运行 sh ./run_opendream.sh 。
4. 大约 30 秒后，Opendream 系统的前端和后端都应该启动并运行。

特征

扩散模型已成为图像生成和操作领域的强大工具。虽然它们提供了显着的好处，但由于其固有的复杂性，这些模型通常被视为黑匣子。当前的扩散图像生成生态系统是由允许一次性图像处理任务来控制这些模型的工具定义的 – text2img、in-painting、pix2pix 等。

例如，Automatic1111、Midjourney 和 Stability.AI 的 DreamStudio 等流行界面仅支持破坏性编辑：每次编辑都会“消耗”前一个图像。这意味着用户无法轻松地利用以前的图像或在同一张图像上运行多个实验，从而限制了他们的创造性探索的选择。

分层和无损编辑

非破坏性编辑是一种图像处理方法，它保留原始图像数据，同时允许用户进行调整和修改，而不会覆盖以前的工作。这种方法有助于实验，并通过使用图层和蒙版提供对编辑过程的更多控制。

删除图层时，该图层之后的所有图层也会被删除。这保证了画布上当前的所有图层都是其他现有图层的产物。这还允许人们确定性地“重放”工作流程。与 Photoshop 一样，Opendream 支持开箱即用的非破坏性编辑。

在此处了解有关 Photoshop 中无损编辑原理的更多信息。

保存和共享工作流程

用户还可以将当前的工作流程保存为便携式文件格式，以便稍后打开或与协作者共享。在这种情况下，“状态”只是一个描述所有当前层及其创建方式的 JSON 文件。

支持简单编写、易于安装的扩展

随着开源生态系统围绕这些模型和工具蓬勃发展，可扩展性也成为一个主要问题。虽然 Automatic1111 确实提供了扩展，但它们通常难以编程、使用和安装。它远没有像 Adobe Photoshop 这样的应用程序功能齐全。

随着 ControlNet 等稳定扩散的新功能的发布，用户应该能够以最少的过载和时间将它们无缝集成到他们的艺术工作流程中。Opendream 使编写和使用新的扩散功能就像编写 Python 函数一样简单。

项目地址

https://github.com/varunshenoy/opendream