🇬🇧 English...

Stable Diffusion Configurator and Generator

This script provides an interactive interface for configuring parameters and running Stable Diffusion with convenient control over all aspects of image generation.

Features

• 🖼️ Interactive menu with parameter navigation
• ⚙️ Loading and editing preset configurations
• 📋 Viewing available embedding and LORA models
• ✏️ Editing prompts with format hints
• 🚀 Launching image generation with custom parameters
• 📂 Specifying output path for results

Requirements

• Python 3.7+
• Installed dependencies:

  pip install InquirerPy
  

Path Configuration

Before use, you need to configure the base path and folder structure:

1. Download stable-diffusion.cpp
2. Open the script in a text editor
3. Locate the DEFAULT_PATH definition line and modify it:

   DEFAULT_PATH = Path("path to your folder with models/lora/vae etc.")

4. Change the path to your base models directory
5. Ensure the following subdirectories exist in the base directory:

   ├── configs/       - JSON configuration files
   ├── embedding/     - Embedding models
   ├── lora/         - LORA models
   ├── model/        - Main Stable Diffusion models
   └── vae/          - VAE models
   

6. Locate the SD_PATH definition line and modify it:

   SD_PATH = "path to stable-diffusion.cpp executable"

Example file structure:

.../sd_models/
├── configs
│   ├── portrait.json
│   ├── landscape.json
│   └── anime.json
├── embedding
│   ├── portrait_style.pt
│   └── landscape_style.pt
├── lora
│   ├── watercolor_effect.safetensors
│   └── oil_painting.safetensors
├── model
│   ├── sd_xl_base.gguf
│   └── realistic_vision.safetensors
└── vae
    ├── sdxl_vae.safetensors
    └── ft_mse.safetensors

Usage

1. Run the script:

   python sd_tui.py
   

2. Select a configuration file from available options

3. In the main menu:

   • View current settings
   • Select parameter to edit:
     • Sampling method: Generation algorithm selection
     • Image size: Setting width and height
     • Guidance: Prompt adherence level
     • CLIP skip: CLIP layers to skip
     • Steps: Number of generation iterations
     • Prompt: Main generation text
     • Negative prompt: What to exclude from generation
     • Additional parameters: Custom SD flags

4. When editing prompts:

   • View available embedding and LORA models (they will be displayed at the top if available)
   • Use format hints:
     • For embedding: simply enter the model name
     • For LORA: use format <lora:model_name:weight> Example: <lora:watercolor_effect:0.8>

5. When all parameters are configured:

   • Select "🚀 Start generation"
   • Specify output path
   • Confirm generation launch

6. After completion:

   • Image will be saved at specified path
   • The console will display the last lines of generation log

Example Configuration File

configs/portrait.json:

{
  "model": "realistic_vision.safetensors",
  "vae": "ft_mse.safetensors",
  "sampling-method": "euler_a",
  "height": 768,
  "width": 512,
  "guidance": 7.5,
  "clip-skip": 2,
  "steps": 30,
  "default_prompt": "portrait of a woman, detailed eyes, professional photography",
  "default_negative": "blurry, deformed, ugly"
}

Additional Parameters

When launching generation, you can specify additional Stable Diffusion flags, for example:

-s -1 --diffusion-fa --rpi

🇷🇺 Русский...

Stable Diffusion Конфигуратор и Генератор

Этот скрипт предоставляет интерактивный интерфейс для настройки параметров и запуска Stable Diffusion с возможностью удобного управления всеми аспектами генерации изображений.

Особенности

• 🖼️ Интерактивное меню с навигацией между параметрами
• ⚙️ Загрузка и редактирование предустановленных конфигураций
• 📋 Просмотр доступных embedding и LORA моделей
• ✏️ Редактирование промптов с подсказками по формату
• 🚀 Запуск генерации изображений с пользовательскими параметрами
• 📂 Указание пути для сохранения результатов

Требования

• Python 3.7+
• Установленные зависимости:

  pip install InquirerPy
  

Настройка путей

Перед использованием необходимо настроить базовый путь и структуру папок:

1. Скачать stable-diffusion.cpp
2. Откройте скрипт в текстовом редакторе
3. Найдите строку с определением DEFAULT_PATH и измените ее:

   DEFAULT_PATH = Path("путь до вашей папки с моделями/lora/vae и другом")

4. Измените путь на ваш базовый каталог с моделями
5. Убедитесь, что в базовом каталоге созданы следующие поддиректории:

   ├── configs/       - JSON-файлы конфигураций
   ├── embedding/     - Модели embedding
   ├── lora/          - Модели LORA
   ├── model/         - Основные модели Stable Diffusion
   └── vae/           - VAE модели
   

6. Найдите строку с определением SD_PATH и измените ее:

   SD_PATH = "путь до исполняемого файла stable-diffusion.cpp"

Пример структуры файлов:

.../sd_models/
├── configs
│   ├── portrait.json
│   ├── landscape.json
│   └── anime.json
├── embedding
│   ├── portrait_style.pt
│   └── landscape_style.pt
├── lora
│   ├── watercolor_effect.safetensors
│   └── oil_painting.safetensors
├── model
│   ├── sd_xl_base.gguf
│   └── realistic_vision.safetensors
└── vae
    ├── sdxl_vae.safetensors
    └── ft_mse.safetensors

Использование

1. Запустите скрипт:

   python sd_tui.py
   

2. Выберите конфигурационный файл из списка доступных

3. В главном меню:

   • Просмотрите текущие настройки
   • Выберите параметр для редактирования:
     • Метод сэмплирования: Выбор алгоритма генерации
     • Размер изображения: Установка ширины и высоты
     • Guidance: Уровень соответствия промпту
     • CLIP skip: Пропуск слоев CLIP
     • Шаги: Количество итераций генерации
     • Промпт: Основной текст для генерации
     • Негативный промпт: Что исключить из генерации
     • Дополнительные параметры: Произвольные флаги SD

4. При редактировании промптов:

   • Просмотрите доступные embedding и LORA модели (они отобразятся вверху, если есть)
   • Используйте подсказки по формату:
     • Для embedding: просто введите название модели
     • Для LORA: используйте формат <lora:название_модели:вес> Пример: <lora:watercolor_effect:0.8>

5. Когда все параметры настроены:

   • Выберите "🚀 Начать генерацию"
   • Укажите путь для сохранения результата
   • Подтвердите запуск генерации

6. После завершения:

   • Изображение сохранится по указанному пути
   • В консоли отобразятся последние строки лога генерации

Пример конфигурационного файла

configs/portrait.json:

{
  "model": "realistic_vision.safetensors",
  "vae": "ft_mse.safetensors",
  "sampling-method": "euler_a",
  "height": 768,
  "width": 512,
  "guidance": 7.5,
  "clip-skip": 2,
  "steps": 30,
  "default_prompt": "portrait of a woman, detailed eyes, professional photography",
  "default_negative": "blurry, deformed, ugly"
}

Дополнительные параметры

При запуске генерации можно указать дополнительные флаги для Stable Diffusion, например:

-s -1 --diffusion-fa --rpi