【实用github项目】Semi 带有WebUI的NovelAI量产工具

项目地址：https://github.com/zhulinyv/Semi-Auto-NovelAI-to-Pixiv

• 这是一个神奇项目, 实现了 NovelAI 本身无法实现的批量生图!
• 它不仅仅只能生图, 是集各种实用功能于一体的超级用户界面!

目前已实现的功能:

功能	介绍	示例	说明
教程说明	本项目的介绍及使用教程		请仔细阅读
文生图	使用 Gradio 为 NovelAI 写的一个用户界面, 除了界面不同, 其它完全等同于使用 NovelAI 网站		生成的图片将保存到 ./output/t2i 文件夹
随机涩图	通过随机组合 ./files/favorite.json 中的 tag 生成一张涩图或无限生成涩图, 负面提示词将随机选择 favorite.json negative belief 中的负面提示词, 其它参数将使用 env 配置		关于随机涩图的配置, 请查看 WebUI 配置设置页面的其它部分
随机图片	通过读取 ./file/prompt 中的 *.txt 文件并追加输入的提示词作为提示词无限生成图片, 负面提示词将随机选择 favorite.json negative belief 中的负面提示词, 其它参数将使用 env 配置, 当文件夹下的所有 *.txt 文件均生成过一次后或点击停止生成后, 则将停止运行		关于随机图片的配置, 请查看 WebUI 配置设置页面的其它部分
Vibe	等同于使用 NovelAI 网站, 我为它添加了批量功能		需要准备一些图片到同一文件夹, 图片名称需要重命名为 (任意(不含下划线)_(信息提取强度, 浮点型(0, 1))_(参考强度, 浮点型(0, 1)).png) 的格式, 例如 hoshino-hinata_1.0_0.6, 勾选随机涩图时, 无限生成将按照随机涩图的模式生成, 未勾选时, 无限生成将按照随机图片的方式生成
图生图	等同于使用 NovelAI 网站, 支持任何图片, 另外, 我为它添加了批量图生图		生成的图片将保存到 ./output/i2i 文件夹, 但会在 ./output 文件夹内生成一张名为 temp.png 的临时图片, 可以删除, 批量处理时, 请将图片放到同一个文件夹, 例如: ./output/choose_to_i2i
视频转绘	将视频用几个步骤重绘, 用于将三次元转绘为二次元		实验性功能, 欢迎提出建议
分块重绘	将一张大图拆分成 640x640 的小块, 然后将这些小块用图生图的方式放大为 1024x1024, 不需要担心两张图片衔接过硬, 我使用鸣谢列表中的开源项目修复接缝rife-ncnn-vulkan		由于耗时较长, 目前仅开放单张放大, 使用时需要提供图片或图片路径(任选其一)
局部重绘	仅支持 NovelAI 生成的图片, 并且需要上传蒙版, 支持批量操作		上传的蒙版应为: 重绘区域为白色, 其余透明而不是黑色, 分辨率等于重绘图像, 批量操作时, 请将图片和蒙版放置于两个文件夹, 并且保证图片和蒙版文件名相同, 例如:./output/inpaint/img, ./output/inpaint/mask, 生成的图片将保存到 ./output/inpaint
超分降噪	使用鸣谢名单中的开源项目对图片进行超分降噪, 支持任何图片单张或批量处理		生成的图片将保存到 ./output/upscale 文件夹, 不建议使用 srmd-cuda, 因为它不稳定. 当使用 waifu2x-caffe 或 waifu2x-converter 时, 将会在 ./output 文件夹内生成一个名为 temp.bat 的临时批处理文件, 可以删除, 批量处理时, 请将图片放到同一个文件夹, 例如: ./output/choose_to_upscale
自动打码	自动检测图片中的关键部位, 并对其打码		不能确保 100% 检测出来, 生成的图片将保存到 ./output/mosaic 文件夹, 批量处理时, 请将图片放到同一个文件夹, 例如: ./output/choose_to_mosaic
添加水印	在图片左上, 右上, 左下, 右下随机某个位置范围添加指定数量的随机透明度的随机水印		使用前, 请先准备一些自己的水印到 ./files/water 文件夹. 使用时, 请输入需要处理的图片目录并按确定, 处理后的图片将保存到 ./output/water
上传Pixiv	批量将图片上传到 Pixiv		关于上传Pixiv的配置, , 请查看 WebUI 配置设置页面的其它部分
图片筛选	人工对图片进行筛选的工具		使用时, 请先输入图片目录并按下确定, 然后输入输出目录. 会在 ./output 文件夹下生成一个名为 array_data.npy 的文件, 它会保存上次筛选的进度, 即你可以不选择图片目录继续筛选, 筛选完毕后会自动删除.
抹除数据	批量抹除, 还原或导出图片生成信息		还原信息时, 需要准备至少带有 prompt 的*.png 图片或内容为 prompt 的 *.txt 文件, 并放到某一目录(图片信息文件目录), 选取的待还原图片目录中的文件名(不含扩展名)需要和刚刚的图片信息文件目录中的文件文件名一致
法术解析	使用鸣谢名单中的开源项目进行读取 png info		使用 iframe 嵌套入本项目
Tagger	使用SmilingWolf 在 huggingface 上部署的反推模型, 我为它添加了批量操作		批量处理时, 生成的 prompt 文本会保存到图片的同一目录
GPT Free	免费, 多模型的 GPT, 使用鸣谢名单中的开源项目		使用 iframe 嵌套入本项目
插件商店	展示所有在插件列表(./files/plugins.json)中的插件		安装时, 将想要安装的插件名称复制粘贴到左上角名称内, 点击安装即可, 重启后生效
配置设置	在 WebUI 更改配置项		修改记得保存, 重启后立即生效

插件

• 实现动态加载插件, 提高本项目可扩展性!
• 已提交到商店的插件: 插件列表

部署

💻 配置需求

• 极低的配置需求, 极致的用户体验!

开始部署

0️⃣ Star 本项目

• 如果你喜欢这个项目，请不妨点个 Star🌟，这是对开发者最大的动力

1️⃣ 安装 Python

• 推荐安装 Python 3.10.11, 安装时请勾选 Add Python to PATH, 其余保持默认

2️⃣ 安装 Git

• 推荐安装最新版本, 安装时一路 Next 即可

3️⃣ 克隆仓库

• 打开 cmd 或 powershell, 执行 git clone -b main --depth=1 https://github.com/zhulinyv/Semi-Auto-NovelAI-to-Pixiv.git

4️⃣ 接下来的路

• 现在你可以直接运行项目根目录下的 run.bat 来启动 WebUI, 首次启动会自动创建虚拟环境并安装依赖, 耗时较长, 可以去冲杯咖啡或继续看下方的文档

5️⃣ 整合包下载

整合包 Semi-Auto-NovelAI-to-Pixiv.7z

解压即用, 整合包用户请运行 整合包启动(Modpack launcher).bat

⚙️ 配置

• ⚠️ 1.如果你已经启动了 WebUI, 但没有进行必要配置, 那么请转到设置页面进行必要配置
• ⚠️ 2.请不要跳过这一步, 它非常重要, 确保你已经将所有配置浏览过一遍
• ⚠️ 3.你同样可以直接编辑 .env 文件进行配置

⚠️ pixiv_cookie 和 pixiv_token 的获取:

• 1.打开 https://www.pixiv.net/illustration/create 并手动上传图片
• 2.选择标签, 年龄限制, AI生成作品, 公开范围, 作品评论功能, 原创作品
• 3.F12 打开控制台并切换到网络视图
• 4.点击投稿
• 5.找到并单击 illustraion, 右侧切换到标头选项
• 6.在请求头部中可以找到 Cookie 和 X-Csrf-Token

🌟 使用

• 运行 run.bat, 会自动打开默认浏览器并跳转到 127.0.0.1:11451
• 对于旧版用户: 不再建议运行单独脚本, 请使用 WebUI
• 如果真的需要(例如: 浏览器已添加休眠白名单但在非活动页面无法继续生成的情况), 请在 WebUI 中配置好目录等参数并单击生成独立脚本(你也可以自己阅读源代码编写独立的脚本), 然后运行根目录下的 run_stand_alone_scripts.bat
• 插件开发请移步: Wiki