\n from modules.ui import paste_symbol, clear_prompt_symbol, extra_networks_symbol, apply_style_symbol, save_style_symbol, \\\n ImportError: cannot import name 'create_seed_inputs' from 'modules.ui' (/kaggle/working/stable-diffusion-webui/modules/ui.py)\n\n---\nLoading weights [None] from /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/NullStyle-v2.0.safetensors\nCreating model from config: /kaggle/working/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml\nDownloading (…)olve/main/vocab.json: 100%|███| 961k/961k [00:00<00:00, 6.66MB/s]\nDownloading (…)olve/main/merges.txt: 100%|███| 525k/525k [00:00<00:00, 51.3MB/s]\nDownloading (…)cial_tokens_map.json: 100%|█████| 389/389 [00:00<00:00, 2.16MB/s]\nDownloading (…)okenizer_config.json: 100%|█████| 905/905 [00:00<00:00, 5.19MB/s]\nDownloading (…)lve/main/config.json: 100%|█| 4.52k/4.52k [00:00<00:00, 20.9MB/s]\nCouldn't find VAE named orangemix.vae.pt; using None instead\nModel loaded in 39.2s (load weights from disk: 34.6s, create model: 1.2s, apply weights to model: 0.3s, calculate empty prompt: 2.9s).\nImage Browser: Creating database\nImage Browser: Database created\nApplying attention optimization: xformers... done.\nRunning on local URL: http://127.0.0.1:7860\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\nyour url is: https://fluffy-pets-drum.loca.lt\n你的公网IP地址是 34.171.46.19\n或者直接从gradio公网链接进入Webui\nRunning on public URL: https://f45b7b6960074fd3b5.gradio.live\n\nThis share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run `gradio deploy` from Terminal to deploy to Spaces (https://huggingface.co/spaces)\nStartup time: 133.7s (prepare environment: 77.1s, import torch: 3.3s, import gradio: 1.7s, setup paths: 0.8s, initialize shared: 0.3s, other imports: 1.4s, opts onchange: 0.2s, setup codeformer: 0.2s, load scripts: 43.0s, create ui: 2.6s, gradio launch: 2.8s, add APIs: 0.2s).\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n每隔60秒保存一次图片到archive.zip\n","output_type":"stream"}]},{"cell_type":"markdown","source":"### 运行之前请检查GPU和Internet是否已经打开\n### 如果出现报错，最有效的解决方法是先将PERSISTENCE改为No，再重新启动，相当于清除数据重新安装\n## 如果链接无法打开，请换内网穿透方式。(默认gradio内网穿透)","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"# 有疑问加群632428790，免费答疑。分享模型\n# 写代码不易，希望给个打赏给我哦~ 爱发电：https://afdian.net/a/KaggleSD","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"# 使用帮助\n## kaggle账号\n- 注册账号需要手机号，国内手机号也行，如果点击注册后没反应，估计是需要梯子，用于人机验证\n- 注册后点此笔记的 **Copy & Edit** 按钮就进到编辑界面\n\n## **准备工作**\n1. 右侧面板 **Settings/ACCELERATOR** 需要选择GPU **P100 或 T4x2** 这两据说有差异，但我用起来差不多\n2. 右侧面板 **Settings/LANGUAGE** 需要选择Python\n2. 右侧面板 **Settings/PERSISTENCE** 建议选择 Files only **作用是保存Outpot目录内的文件**\n3. 右侧面板 **Settings/ENVIRONMENT** 建议不改这个配置，使用当前默认值就行\n4. 右侧面板 **Settings/INTERNET** 需要打开 用于联网，没网跑不起来的啊\n\n## **启动**\n#### 启动方式一 **直接点击页面上边的 RunAll**\n- 在没有关闭电源的情况下，后几次点击RunAll的输出在页面上端 （其实没有必要了，之前不知道代码块可以收起，很烦滚动到页面底端才能看见输出）\n- 手机端可能会出现页面上边的工具栏不显示的情况，左侧菜单按钮里也有相关的操作\n- 长时间不操作页面会导致脚本停止 （应该是40分钟吧）\n\n#### 启动方式二 **使用页面上边的 Save Version 后台运行**\n- 后台运行不用担心长时间不操作脚本停止\n- Version Type 选择 **Save & Run All**\n- 在Save Version弹窗里需要选择使用**GPU**环境 （Advanced Settings 里最后一个选项）\n- 后台运行的输出的图片可以在运行结束后下载（但是保存时间有限制，我就经常下不到，不够问题不大，喜欢的图在生成后就下载了）\n- 如果你需要下载运行后的图片，请不要把安装目录修改到 /kaggle/working 这个目录下，因为没有写打包功能，下载只能下载整个输出目录，也就是 /kaggle/working 目录\n\n## 访问\n- 如果你使用了ngrok或者frpc，可以访问你这两对应的地址\n- 如果你不知道你的ngrok或者frpc的地址可以在控制台（页面最下方Console）的输出里面查看\n- 使用Run All方式启动，控制台在启动完成后会输出访问网址，网址内容包含**gradio.live**，可以在页面中搜索快速找到\n- 如果使用Save Verson的方式启动，点击左下角的**View Active Events**点击刚刚启动的脚步，在**Log**里找访问网址\n- 一般情况下第一次启动此脚本需要等待kaggle下载模型文件，进度在页面上方\n- 第二次及以后（不增加新的文件）需要3到5分钟\n\n## **增加模型**\n# 方法一：\n通过下载连接下载到Kaggle\nKaggle的宽带很快，300MB/s，不到30秒就下好大模型了\n# 方法二：\n1. 先创建数据集，也就是dataset\n2. 创建时需要添加文件，选择自己的模型文件就行\n3. 同类型文件放相同的数据集里面，一个数据集也不要太大\n4. 可以在dataset搜索其他人上传的模型\n5. 通过右侧的 **Add Data** 按钮选择已经上传的模型文件或者别人上传的模型文件\n - input 下面的列表就是模型文件，可以点击名称后面的复制按钮复制路径\n6. 将模型路径放在配置里的对应配置里即可，支持文件夹和文件路径，参考\n - 如果目录里还有子目录也是需要加载的，可以用*表示子目录 例子：比如Loras目录下还有角色、画风、涩涩的文件夹，那路径里写成 '/kaggle/input/Loras/*'就可以加载子目录里面的文件了\n - 模型加载使用的文件链接方式，如果你融模型的时候新模型名字和原有模型名字一样，会出现不能修改只读文件的错误\n - 同理，直接对模型做编辑的工具可能也会出现相同的错误\n \n \n- **为了提高启动速度，导致切换模型过程较慢，点击切换模型后进度条大概率会一直存在，但模型在1分半左右基本能加载完。** \n- **受到kaggle内存大小的影响，切换多个模型后大概率爆内存导致停止运行**\n \n**下边的配置项都写了对应配置的作用和使用说明，不理解的话也不用改，用默认的就好**\n\n## 下载文件\n#### 方式一\n- 在浏览器直接下 比如你需要下载的文件路径在 /kaggle/stable-diffusion-webui/models/Lora/dow_a.safetensors\n - 比如你需要下载的文件路径在 /kaggle/stable-diffusion-webui/models/Lora/dow_a.safetensors\n - 你的访问地址是 https://123123123.gradio.live\n - 则可以在浏览器输入 https://123123123.gradio.live/file=/kaggle/stable-diffusion-webui/models/Lora/dow_a.safetensors 下载你的文件\n \n#### 方式二\n- 复制到Output目录下载 仅支持使用Run All方式运行的\n - 比如你需要下载的文件路径在 /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Lora/dow_a.safetensors\n - 先停止笔记本（不是关机，是停止）\n - 然后新建一个代码块，在里面输入 !cp -f /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Lora/dow_a.safetensors /kaggle/working/\n - 就可以在右侧列表的Output目录看见复制出来的文件，点击下载即可\n \n#### 方式三\n- 开启链接输出目录的配置 （配置在第二个代码块，通过搜索**配置文件链接**快速查找）\n - 此方法会把已知的三个训练输出目录链接到Output目录下，直接去下载即可（两种启动方式都可以用）\n - 如果有新的目录需要链接，可以参考着自己写或者联系我\n \n#### 方式四\n- 将安装目录改到输出目录（配置在第二个代码块，通过搜索**安装目录**快速查找）\n - 此方式会把所有文件都放在安装目录，找到并下载即可\n - 如果使用这个方式，右侧的设置里**PERSISTENCE**这个设置项建议选No pensistence。如果选其他项，可能会出现关机特别慢的情况，因为需要上传输出目录的文件。\n\n## **一些可能没用的说明**\n\n## **一些可能没用的说明**\n- 配置说明 **True或者False**表示布尔值 **True**表示“**是**” **False**表示“**否**” 只有这两个值\n- 配置说明 **[]** 表示数组，里面可以存放内容，每个内容需要用**英语(半角)逗号**隔开\n- 配置说明 **''或者\"\"** 英语(半角)的双引号或者单引号包裹的内容是**字符串**，比如放在数组里面的路径就需要是一个字符串\n- 配置说明 **#** **#** 后面的内容是**注释**，是帮助性内容，对整个代码的执行不会有影响\n\n## **一些常见的错误**\n 1.Run All后白屏：可能是开了网页自动翻译导致，请重试\n \n 2.跑到一半出错了：更新到最新版本重新导入，下载地址 https://huggingface.co/datasets/ACCA225/Kaggle-Stable-Diffusion ，\n 如果还是出问题了，请联系管理员\n # 群号码：632428790","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"-----------------","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"# > 附录：Webui启动参数\n常见的：\n\n*\n --xformers 尝试使用xformers \n\n--force-enable-xformers 强制使用xformers\n\n\n --xformers-flash-attention 启用具有Flash Attention的xformers\n \n --no-half-vae VAE全精度(可以解决黑图问题)\n \n --no-hashing 取消模型哈希计算值*","metadata":{}},{"cell_type":"code","source":"'''\n -h, --help 显示此帮助消息并退出\n --update-all-extensions\n launch.py 参数：在启动程序时下载所有扩展的更新\n --skip-python-version-check\n launch.py 参数：不检查Python版本\n --skip-torch-cuda-test\n launch.py 参数：不检查CUDA是否能正常工作\n --reinstall-xformers launch.py 参数：安装适当版本的xformers，即使您已经安装了某个版本\n --reinstall-torch launch.py 参数：安装适当版本的torch，即使您已经安装了某个版本\n --update-check launch.py 参数：在启动时检查更新\n --test-server launch.py 参数：配置用于测试的服务器\n --skip-prepare-environment\n launch.py 参数：跳过所有环境准备步骤\n --skip-install launch.py 参数：跳过软件包的安装\n --data-dir DATA_DIR 存储所有用户数据的基本路径\n --config CONFIG 构建模型的配置文件路径\n --ckpt CKPT 稳定扩散模型的检查点路径；如果指定了此参数，该检查点将添加到检查点列表并加载\n --ckpt-dir CKPT_DIR 包含稳定扩散检查点的目录路径\n --vae-dir VAE_DIR 包含VAE文件的目录路径\n --gfpgan-dir GFPGAN_DIR\n GFPGAN目录\n --gfpgan-model GFPGAN_MODEL\n GFPGAN模型文件名\n --no-half 不将模型切换为16位浮点数\n --no-half-vae 不将VAE模型切换为16位浮点数\n --no-progressbar-hiding\n 不在gradio UI中隐藏进度条（因为它会减慢浏览器中的硬件加速）\n --max-batch-count MAX_BATCH_COUNT\n UI的最大批次计数值\n --embeddings-dir EMBEDDINGS_DIR\n 文本反演的嵌入目录（默认为embeddings）\n --textual-inversion-templates-dir TEXTUAL_INVERSION_TEMPLATES_DIR\n 包含文本反演模板的目录路径\n --hypernetwork-dir HYPERNETWORK_DIR\n 超网络目录\n --localizations-dir LOCALIZATIONS_DIR\n 本地化目录\n --allow-code 允许从Web界面执行自定义脚本\n --medvram 启用稳定扩散模型的优化，以牺牲一些速度以实现低VRM使用率\n --lowvram 启用稳定扩散模型的优化，以牺牲大量速度以实现非常低的VRM使用率\n --lowram 将稳定扩散检查点权重加载到VRAM而不是RAM中\n --always-batch-cond-uncond\n 禁用条件/非条件批处理，该批处理可通过--medvram或--lowvram来节省内存\n --unload-gfpgan 无任何操作。\n --precision {full,autocast}\n 在此精度下进行评估\n --upcast-sampling 上升采样。对于--no-half没有影响。通常与--no-half相比，产生类似的结果，性能更好，同时使用更少的内存。\n --share 对gradio使用share=True，并使UI可以通过其网站访问\n --ngrok NGROK ngrok的认证令牌，替代gradio --share\n --ngrok-region NGROK_REGION\n 无任何操作。\n --ngrok-options NGROK_OPTIONS\n 以JSON格式传递给ngrok的选项，例如：\n '{\"authtoken_from_env\":true,\n \"basic_auth\":\"user:password\",\n \"oauth_provider\":\"google\",\n \"oauth_allow_emails\":\"user@asdf.com\"}'\n --enable-insecure-extension-access\n 禁用其他选项，启用扩展选项\n --codeformer-models-path CODEFORMER_MODELS_PATH\n 包含codeformer模型文件的目录路径。\n --gfpgan-models-path GFPGAN_MODELS_PATH\n 包含GFPGAN模型文件的目录路径。\n --esrgan-models-path ESRGAN_MODELS_PATH\n 包含ESRGAN模型文件的目录路径。\n --bsrgan-models-path BSRGAN_MODELS_PATH\n 包含BSRGAN模型文件的目录路径。\n --realesrgan-models-path REALESRGAN_MODELS_PATH\n 包含RealESRGAN模型文件的目录路径。\n --clip-models-path CLIP_MODELS_PATH\n 包含CLIP模型文件的目录路径。\n --xformers 启用xformers的交叉注意力层\n --force-enable-xformers\n 启用xformers的交叉注意力层，无论检查代码是否认为您可以运行它；如果此操作无法正常工作，请不要提交错误报告\n --xformers-flash-attention\n 启用具有Flash Attention的xformers，以提高可重现性（仅适用于SD2.x或变体）\n --deepdanbooru 无任何操作。\n --opt-split-attention\n 首选Doggettx的交叉注意力层优化，用于自动选择优化方式\n --opt-sub-quad-attention\n 首选内存高效的次二次交叉注意力层优化，用于自动选择优化方式\n --sub-quad-q-chunk-size SUB_QUAD_Q_CHUNK_SIZE\n 用于次二次交叉注意力层优化的查询块大小\n --sub-quad-kv-chunk-size SUB_QUAD_KV_CHUNK_SIZE\n 用于次二次交叉注意力层优化的kv块大小\n --sub-quad-chunk-threshold SUB_QUAD_CHUNK_THRESHOLD\n 用于次二次交叉注意力层优化的VRAM阈值的百分比，以使用块处理\n --opt-split-attention-invokeai\n 首选InvokeAI的交叉注意力层优化，用于自动选择优化方式\n --opt-split-attention-v1\n 首选旧版本的分割注意力优化，用于自动选择优化方式\n --opt-sdp-attention 首选缩放点积交叉注意力层优化，用于自动选择优化方式；需要PyTorch 2.*\n --opt-sdp-no-mem-attention\n 首选没有内存高效注意力的缩放点积交叉注意力层优化，用于自动选择优化方式，使图像生成具有确定性；需要PyTorch 2.*\n --disable-opt-split-attention\n 首选不进行交叉注意力层优化，用于自动选择优化方式\n --disable-nan-check 不检查生成的图像/潜空间是否包含NaN；在没有检查点的情况下运行时很有用\n --use-cpu USE_CPU [USE_CPU ...]\n 使用CPU作为指定模块的torch设备\n --listen 使用0.0.0.0作为服务器名称启动gradio，以响应网络请求\n --port PORT 使用给定的服务器端口启动gradio，对于<1024的端口，您需要root/admin权限，默认为7860（如果可用）\n --show-negative-prompt\n 无任何操作。\n --ui-config-file UI_CONFIG_FILE\n 用于ui配置的文件名\n --hide-ui-dir-config 隐藏Web界面中的目录配置\n --freeze-settings 禁用编辑设置\n --ui-settings-file UI_SETTINGS_FILE\n 用于ui设置的文件名\n --gradio-debug 使用--debug选项启动gradio\n --gradio-auth GRADIO_AUTH\n 设置gradio的身份验证，格式为“username:password”；或者使用逗号分隔多个，例如“u1:p1,u2:p2,u3:p3”\n --gradio-auth-path GRADIO_AUTH_PATH\n 设置gradio的身份验证文件路径，例如“/path/to/auth/file”，与--gradio-auth具有相同的身份验证格式\n --gradio-img2img-tool GRADIO_IMG2IMG_TOOL\n 无任何操作。\n --gradio-inpaint-tool GRADIO_INPAINT_TOOL\n 无任何操作。\n --gradio-allowed-path GRADIO_ALLOWED_PATH\n 将路径添加到gradio的allowed_paths，使其可以从中提供文件\n --opt-channelslast 将稳定扩散的内存类型更改为channels last\n --styles-file STYLES_FILE\n 用于样式的文件名\n --autolaunch 启动后在系统的默认浏览器中打开Web界面的URL\n --theme THEME 使用浅色或深色主题启动UI\n --use-textbox-seed 在UI中使用文本框作为种子（没有上/下箭头，但可以输入长种子）\n --disable-console-progressbars\n 不将进度条输出到控制台\n --enable-console-prompts\n 使用txt2img和img2img生成时，在控制台打印提示\n --vae-path VAE_PATH 用作VAE的检查点；设置此参数会禁用与VAE相关的所有设置\n --disable-safe-unpickle\n 禁用检查PyTorch模型是否包含恶意代码\n --api 使用api=True同时启动API和Web界面（仅使用--nowebui启动API）\n --api-auth API_AUTH 设置API的身份验证，格式为“username:password”；或者使用逗号分隔多个，例如“u1:p1,u2:p2,u3:p3”\n --api-log 使用api-log=True启用所有API请求的日志记录\n --nowebui 使用api=True启动API而不是Web界面\n --ui-debug-mode 不加载模型，快速启动UI\n --device-id DEVICE_ID\n 选择要使用的默认CUDA设备（在之前需要导出CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1等）\n --administrator 管理员权限\n --cors-allow-origins CORS_ALLOW_ORIGINS\n 以逗号分隔的列表形式的允许CORS源（无空格）\n --cors-allow-origins-regex CORS_ALLOW_ORIGINS_REGEX\n 单个正则表达式形式的允许CORS源\n --tls-keyfile TLS_KEYFILE\n 部分启用TLS，需要--tls-certfile才能完全工作\n --tls-certfile TLS_CERTFILE\n 部分启用TLS，需要--tls-keyfile才能完全工作\n --disable-tls-verify 通过此参数启用使用自签名证书。\n --server-name SERVER_NAME\n 设置服务器的主机名\n --gradio-queue 无任何操作。\n --no-gradio-queue 禁用gradio队列；导致网页使用HTTP请求而不是Websockets；在早期版本中是默认设置\n --skip-version-check 不检查torch和xformers的版本\n --no-hashing 禁用检查点的sha256哈希，以提高加载性能\n --no-download-sd-model\n 即使在--ckpt-dir中找不到模型，也不下载SD1.5模型\n --subpath SUBPATH 自定义gradio的子路径，与反向代理一起使用\n --add-stop-route 添加/_stop路由以停止服务器\n '''","metadata":{"trusted":true},"execution_count":null,"outputs":[]},{"cell_type":"markdown","source":"---------------","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"## 以下代码为废弃代码","metadata":{}},{"cell_type":"code","source":"# def initKaggleConfig():\n# if Path('~/.kaggle/kaggle.json').exists():\n# return True\n# if Path(kaggleApiTokenFile).exists():\n# !mkdir -p ~/.kaggle/\n# os.system('cp '+kaggleApiTokenFile+' ~/.kaggle/kaggle.json')\n# !chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json\n# return True\n# print('缺少kaggle的apiToken文件，访问：https://www.kaggle.com/你的kaggle用户名/account 获取')\n# return False\n\n# def getUserName():\n# if not initKaggleConfig(): return\n# import kaggle\n# return kaggle.KaggleApi().read_config_file()['username']\n\n# def createOrUpdateDataSet(path:str,datasetName:str):\n# if not initKaggleConfig(): return\n# print('创建或更新数据集 '+datasetName)\n# import kaggle\n# os.system('mkdir -p $install_path/kaggle_cache')\n# os.system('rm -rf $install_path/kaggle_cache/*')\n# datasetDirPath = install_path+'/kaggle_cache/'+datasetName\n# os.system('mkdir -p '+datasetDirPath)\n# os.system('cp -f '+path+' '+datasetDirPath+'/')\n# username = getUserName()\n# print(\"kaggle username:\"+username)\n# datasetPath = username+'/'+datasetName\n# datasetList = kaggle.api.dataset_list(mine=True,search=datasetPath)\n# print(datasetList)\n# if len(datasetList) == 0 or datasetPath not in [str(d) for d in datasetList]: # 创建 create\n# os.system('kaggle datasets init -p' + datasetDirPath)\n# metadataFile = datasetDirPath+'/dataset-metadata.json'\n# os.system('sed -i s/INSERT_TITLE_HERE/'+ datasetName + '/g ' + metadataFile)\n# os.system('sed -i s/INSERT_SLUG_HERE/'+ datasetName + '/g ' + metadataFile)\n# os.system('cat '+metadataFile)\n# os.system('kaggle datasets create -p '+datasetDirPath)\n# print('create database done')\n# else:\n# kaggle.api.dataset_metadata(datasetPath,datasetDirPath)\n# kaggle.api.dataset_create_version(datasetDirPath, 'auto update',dir_mode='zip')\n# print('upload database done')\n\n# def downloadDatasetFiles(datasetName:str,outputPath:str):\n# if not initKaggleConfig(): return\n# print('下载数据集文件 '+datasetName)\n# import kaggle\n# username = getUserName()\n# datasetPath = username+'/'+datasetName\n# datasetList = kaggle.api.dataset_list(mine=True,search=datasetPath)\n# if datasetPath not in [str(d) for d in datasetList]:\n# return False\n# os.system('mkdir -p '+outputPath)\n# kaggle.api.dataset_download_files(datasetPath,path=outputPath,unzip=True)\n# return True\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":null,"outputs":[]},{"cell_type":"markdown","source":"# ~~绕过 os.systen 的限制执行命令~~","metadata":{}},{"cell_type":"code","source":"\n# def run(shell:str,shellName=''):\n# if shellName == '': shellName = str(time.time())\n# !mkdir -p $install_path/run_cache\n# with open(install_path+'/run_cache/run_cache.'+shellName+'.sh','w') as sh:\n# sh.write(shell)\n# !bash {install_path}/run_cache/run_cache.{shellName}.sh\n\n# 连接多个路径字符串 让路径在shell命令中能正常的执行\n# def pathJoin(*paths:str):\n# pathStr = ''\n# for p in paths:\n# pathStr += '\"'+p+'\"'\n# pathStr = '\"*\"'.join(pathStr.split('*'))\n# pathStr = '\"$\"'.join(pathStr.split('$'))\n# pathStr = '\"(\"'.join(pathStr.split('('))\n# pathStr = '\")\"'.join(pathStr.split(')'))\n# pathStr = '\"{\"'.join(pathStr.split('{'))\n# pathStr = '\"}\"'.join(pathStr.split('}'))\n# pathStr = re.sub(r'\"\"','',pathStr)\n# pathStr = re.sub(r'\\*{2,}','\"',pathStr)\n# pathStr = re.sub(r'/{2,}','/',pathStr)\n# pathStr = re.sub(r'/\\./','/',pathStr)\n# return pathStr\n\n# 判断路径是不是一个文件或者可能指向一些文件\n# def pathIsFile(path):\n# if Path(path).is_file():\n# return True\n# if re.search(r'\\.(ckpt|safetensors|png|jpg|txt|pt|pth|json|yaml|\\*)$',path):\n# return True\n# return False\n\n# def echoToFile(content:str,path:str):\n# with open(path,'w') as sh:\n# sh.write(content)\n\n# ngrok\n# def startNgrok(ngrokToken:str,ngrokLocalPort:int):\n# from pyngrok import conf, ngrok\n# try:\n# conf.get_default().auth_token = ngrokToken\n# conf.get_default().monitor_thread = False\n# ssh_tunnels = ngrok.get_tunnels(conf.get_default())\n# if len(ssh_tunnels) == 0:\n# ssh_tunnel = ngrok.connect(ngrokLocalPort)\n# print('address：'+ssh_tunnel.public_url)\n# else:\n# print('address：'+ssh_tunnels[0].public_url)\n# except:\n# print('启动ngrok出错')\n \n# def startFrpc(name,configFile):\n# run(f'''\n# cd $install_path/frpc/\n# $install_path/frpc/frpc {configFile}\n# ''',name)\n \n# def installProxyExe():\n# if useFrpc:\n# print('安装frpc')\n# !mkdir -p $install_path/frpc\n# if Path(frpcExePath).exists():\n# os.system(f'cp -f -n {frpcExePath} $install_path/frpc/frpc')\n# else:\n# !wget \"https://huggingface.co/datasets/ACCA225/Frp/resolve/main/frpc\" -O $install_path/frpc/frpc\n \n# for ssl in frpcSSLFFlies:\n# if Path(ssl).exists():\n# os.system('cp -f -n '+pathJoin(ssl,'/*')+' $install_path/frpc/')\n# !chmod +x $install_path/frpc/frpc\n# !$install_path/frpc/frpc -v\n# if useNgrok:\n# %pip install pyngrok\n \n# def startProxy():\n# if useNgrok:\n# startNgrok(ngrokToken,webuiPort)\n# if useFrpc:\n# startFrpc('frpc_proxy',frpcStartArg)\n\n \n# def zipPath(path:str,zipName:str,format='tar'):\n# if path.startswith('$install_path'):\n# path = path.replace('$install_path',install_path)\n# if path.startswith('$output_path'):\n# path = path.replace('$install_path',output_path)\n# if not path.startswith('/'):\n# path = pathJoin(install_path,'/stable-diffusion-webui','/',path)\n# if Path(path).exists():\n# if 'tar' == format:\n# os.system('tar -cf $output_path/'+ zipName +'.tar -C '+ path +' . ')\n# elif 'gz' == format:\n# os.system('tar -czf $output_path/'+ zipName +'.tar.gz -C '+ path +' . ')\n# return\n# print('指定的目录不存在：'+path)\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":null,"outputs":[]},{"cell_type":"markdown","source":"~~下载文件的判断逻辑~~","metadata":{}},{"cell_type":"code","source":"# import os\n# import re\n# # 加入文件到下载列表\n# def putDownloadFile(url:str,distDir:str,file_name:str=None):\n# if re.match(r'^[^:]+:(https?|ftps?)://', url, flags=0):\n# file_name = re.findall(r'^[^:]+:',url)[0][:-1]\n# url = url[len(file_name)+1:]\n# if not re.match(r'^(https?|ftps?)://',url):\n# return\n# file_name = re.sub(r'\\s+','_',file_name or '')\n# dir = str(hash(url)).replace('-','')\n# down_dir = f'{install_path}/down_cache/{dir}'\n# !mkdir -p {down_dir}\n# return [url,file_name,distDir,down_dir]\n\n# def get_file_size_in_gb(file_path):\n# size_in_bytes = Path(file_path).stat().st_size\n# size_in_gb = size_in_bytes / (1024 ** 3)\n# return '%.2f' % size_in_gb\n \n# # 下载文件\n# def startDownloadFiles(download_list):\n# print('下载列表:\\n','\\n'.join([f'{item[0]} -> {item[2]}/{item[1]}' for item in download_list]))\n# dist_list = []\n# for dow_f in download_list:\n# !mkdir -p {dow_f[3]}\n# print('下载 名称：',dow_f[1],'url：',dow_f[0])\n# output_file = f' -O {dow_f[3]}/{dow_f[1]}'\n# if len(os.listdir(dow_f[3])) > 0:\n# continue\n# os.system(f\"wget {dow_f[0]} --tries=3 --timeout=60 -P {dow_f[3]} {output_file if len(dow_f[1]) > 0 else ''} -o {install_path}/down_cache/log.log\")\n# if len(os.listdir(dow_f[3])) == 0:\n# print('下载出错：',dow_f[0])\n# continue\n# file_name = os.listdir(dow_f[3])[0]\n# !mkdir -p {dow_f[2]}\n# down_file_path = f'{dow_f[3]}/{file_name}'\n# if Path(down_file_path).is_symlink():\n# down_file_path = os.readlink(down_file_path)\n# print('文件真实地址：'+down_file_path)\n# if not Path(down_file_path).exists():\n# print('文件异常')\n# continue\n# print(f'文件大小：{get_file_size_in_gb(down_file_path)}G')\n# dist_path = f'{dow_f[2]}/{file_name}'\n# dist_path = dist_path.replace('%20',' ').strip().replace(' ','_')\n# print(f'移动文件 {down_file_path} -> {dist_path}')\n# os.system(f'ln -f \"{down_file_path}\" \"{dist_path}\"')\n# if dow_f[2] not in dist_list:\n# dist_list.append(dow_f[2])\n# for dist_dir in dist_list:\n# print(dist_dir,os.listdir(dist_dir))\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":null,"outputs":[]},{"cell_type":"markdown","source":"###### ？","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"# 注意事项/WARNING：\n- ### 1.将设置中的PERSISTENCE改为Files Only方便下次打开提高启动速度、\n- ### 2.检测到出现涩图会容易导致封号\n- ### 3.如果不能启动，请新建一个notebook并且重新导入\n- ### 4.若出现BUG，请跟我们反馈\n# NoteBook Created By 2575044704\n# Stable Diffusion By AUTOMATIC1111\n# DO NOT PRODUCE NSFW IMAGE!! it violates the Kaggle rules, learn more: https://www.kaggle.com/community-guidelines","metadata":{}},{"cell_type":"markdown","source":"\n\n 📌 2022年11月18日: Created By Yiyiooo\n
\n最近更新日志：\n\n 2023年3月5日更新：现在支持通过下载链接上传模型了，省去了下载模型后再上传后的麻烦.（）\n
\n\n 2023年5月15日更新：现在可以双开webui了，可以双线程跑图（GPU请选择 T4 x2 ， 将use2设置为True）\n
\n\n 2023年5月15日更新：更新了多线程启动，启动速度更快一些\n
\n\n 2023年6月6日更新：更新了xformers版本，生成速度更快一些\n
\n\n 2023年7月19日更新：更新了图片自动打包和删除功能，顺便添加了一些注释\n
\n\n 2023年7月21日更新：更新了默认Cross Attention有哈启动参数，据说可以加快20%生成速度，同时现在可以显示GPU温度了\n
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