原帖地址：https://dolls.tokyo/howto_amd_anything_webui/

原标题：AMD環境のWindowsマシンで動くAnythingV3.0に自力でWebUIをつける

原作者：ぶっちー

时间：2022-11-23

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ありがとうございます。著作権を侵害したら、すぐに削除します。

个人日语水平有限（N4），机翻加润色，不当之处敬请斧正。

AUTOMATIC1111を恨めしく思いながらコマンドライン。

一边抱怨AUTOMATIC1111（大家目前广泛使用的一键包的作者，对A卡支持不良），一边敲命令行（用A卡出图）。

というのも寂しいので、GradioというPythonライブラリを使ってWebUIを実装しました。

因为感到这样很无趣，所以用Gradio这个Python库，自己搭了一个WebUI。

Gradio

Anything v3.0じゃなくてStable Diffusion v1.5でもやることは一緒。

用的并不是Anything v3.0这个模型，而是Stable Diffusion v1.5（原版）模型（译者注：除了能出二次元图，还能出三次元的图，著名的测试用例：“航天员在月球上骑马”，就是用这个模型能跑出来），它其实一样能干Anything模型能干的活。

P.S.:关于Windows下部署A卡StableDiffusion（能加速），本人首个专栏里搬了几篇，该作者的博客也有详细的部署教程。

ただ様々なモデルが使えないAMD環境にとっては、Waifuより特化したAnythingの貴重さが光ります。

但是，对于无法使用各种模型的AMD环境，比Waifu（存疑，指的是原版naifu？）更专业的Anything的价值就大放异彩了。

自己做一个脚本

【自作スクリプト】

細かな設計など無しに、最小限のステップでGUI化できる主に機械学習プログラムに向いたライブラリらしいです。

（Gradio这个库使得我们）不用在意各种细节，用很少的步骤，便能给机器学习程序，套一个简单的图形界面。

AUTOMATIC1111もコレを使って作られています。

AUTOMATIC1111的原版WebUI也是用Gradio这个库来制作的。

準備はライブラリを入れるだけ。

准备阶段，只需安装这个库。

いつものvirtualenv環境に入ったらインストール。

进入Python虚拟环境（venv），然后使用如下命令安装：

GitHub – gradio-app（https://github.com/gradio-app/gradio）でパターンを学びながら、既存のスクリプトを融合させました。

我是现学现卖，从这个库的项目主页（https://github.com/gradio-app/gradio）上缝合了一些现成的代码。

流用、応用で書くnoobなのでご了承下さい。

在写代码这方面我是个菜鸡，敬请谅解。

原版代码：

汉化后代码：

virtualenvディレクトリの直下に好きな名前で保存(自分はgr_4.py)し、パラメータ無しで実行。

直接将以上代码存成python脚本，放在虚拟环境的同一文件夹里，起个喜欢的名字（我用的是gr_4.py），不用带参数，直接运行它即可。

表示されるURLをブラウザで開けばOK。

用浏览器打开（运行脚本后）显示的网址就可以了。

指定できるパラメータは６つ

提供了7个可以调节的参数（原作者写的6个，笔误？）

• プロンプト（正面提示prompt）

• ネガティブプロンプト（反面提示prompt）

• 高さ（高度）

• 横幅（宽度）

• ステップ数（迭代步数）

• CFG（关键词相关度）

• シード値（随机种子号）

シード値を空にした場合、ランダムシードが使われます。

若随机种子号留空，则使用随机数来充当种子号。

画像はoutputsディレクトリにパラメータを付けたファイル名(例:any3_step40-cfg7.5-3795608005.png)でどんどん保存されます。

生成的图片存在outputs文件夹中，图片用生成参数来命名（例如：any3_step40-cfg7.5-3795608005.png）。

また、いちいちクリックしなくていい様、プレビュー欄を生成画像サイズと一緒にしてあります。

此外，预览框中会展现生成的图像，因此您不必一遍一遍地点出去看图。

とりあえず、ようやく表現に凝った絵を試せるようになった、と思えました。

一时之间，我想我终于可以尝试一幅表现精巧的画了。

それでもCUDA(AUTOMATIC1111)環境には遠く及びません。

（只做了基础的功能，）和AUTOMATIC1111的原版还差的远……

さしあたりでも欲しい機能はコレ。やり方がわからないけど。

以下功能是我想搞的，但还没弄明白怎么弄：

• 複数回の一括生成（多次批量生成）

• スケジューラの変更（更换扩散算法）

複数回生成は一度にn個の画像をInterfaceでどう並べるのか分からない。結合サムネイルを作るなんてなおさら。

关于多次批量生成，我还不知道如何在界面上一次排列多个图像。做成缩略图这种，就更不明白了。

スケジューラはDDIMを試してみましたが、収束しない？絵になってしまい頓挫。どうやらonnxで多くのスケジューラがこうなってしまうそうです。

扩散算法，我试了DDIM，但它没有收敛？出来的图很怪。看来，他们ONNX这套东西，把好多扩散算法都搞出问题了。

建议保持ort_night_directml是最新版

【ort_nightly_directml更新がおすすめ】

初回構築時には”ort_nightly_directml-1.13.0.dev20221003004”を使いました。

头一回使用时，我用的是”ort_nightly_directml-1.13.0.dev20221003004”这个版本。

それが今は最新が”ort_nightly_directml-1.14.0.dev20221118001″になっています。

目前（作者写此文时）的最新版是”ort_nightly_directml-1.14.0.dev20221118001″这一版。

これが生成スピードに大きな影響をあたえるようです。

这似乎对生成速度有很大的影响。

他の人のコメントでもかなり向上したそうですし、自分も体感できました。

别人说（更新版本后）生成速度有很大的提高，我自己也亲身体会到了。

定期的なアップデートがおすすめ。

建议定期更新到最新版。

2022/12/01更新

書いてある２つの機能をバージョンアップ追加しました

作者把上面那两个功能搞出来了，发了新帖，能连上的可以看看：https://dolls.tokyo/amd_anything_webui_verup/

P.S.果然A卡的群众基础还是不行啊……