安定した拡散ウェブUIのモジュール/処理モジュール

modules/processing.py->process_images()

p.scripts.before_process(p)

sd_models.reload_model_weights()
sd_vae.reload_vae_weights()

res = process_images_inner(p)

modules/processing.py->process_images_inner()

process_images->process_images_inner()->p:StableDiffusionProcessing

seed = get_fixed_seed(p.seed)
model_hijack.embedding_db.load_textual_inversion_embeddings()

p.scripts.process(p) ->

with torch.no_grad(),p.sd_model.ema_scope():
    with devices.autocast():
        sd_vae_approx.model()
        sd_unet.apply_unet()
    
    for n in range(p.iter):
        p.prompts = p.all_prompts
        p.negative_prompts = p.all_negative_prompts

        p.scripts.before_process_batch(p,batch_number,prompts,seeds)  ->       
        p.parse_extra_network_prompts()
        p.scripts.process_batch(p,batch_number,p.prompts,p.seeds,...)

        p.setup_conds()
        
        with devices.without_autocast() if devices.unet_needs_upcast else devices.autocast():
            samples_ddim = p.sample(conditioning,unconditional_conditioning,prompt...)
        x_samples_ddim = [decode_first_stage(p.sd_model,samples_ddim[i:i+1] for i in range(samples_ddim.size(0))]
        
        p.scripts.postprocess_batch(p,x_samples_ddim,batch_number)

        for i,x_sample in enumerate(x_sample_ddim):
            x_sample = 255*np.moveaxis(x_sample.cpu().numpy(),0,2)

            if p.restore_faces:
                x_sample = modules.face_restoration.restore_faces(x_sample)
        
            image = Image.formarray(x_sample)
            pp = scripts.PostprocessImageArgs(image)
            p.scripts.postprocess_image(p,pp)
            image = pp.image        
        
p.scripts.postprocess(p,...)

この関数とスクリプトは、webui 中国語画像生成と画像生成のメインパイプラインであり、処理中の StableDiffusionProcessingTxt2Img と StableDiffusionProcessingImg2Img の呼び出しが 2 つのコア画像生成インターフェイスです。

1.スクリプトはどこで初期化されますか?

スクリプトはscripts.pyによって制御されます

ScriptRunner->

initialize_scripts在create_ui时初始化

run->
script_index = args[0]
script_args = args[script_args.from:script.args_to]
processed = script.run(p,*script_args)

before_process()
process()
before_process_batch()
process_batch()
postprocess()
postprocess_batch()
postprocess_image()

2. サードパーティのプラグインは基本的に、img2img および txt2img のメインパイプラインにスクリプトフックノードを追加することで機能します。

まず、scripts/adetailer のコアクラス AfterDetailerScript は、前述の before_process/process やその他のノードも含めて scripts.Script を継承し、主にグラフグラフインターフェースを呼び出して処理します。

p.scripts.postprocess_image(p,pp) ->

is_processed |= self._postprocess_image_inner(p,pp...)->
- i2i = self.get_i2i_p(p,args,pp.image) ->
-- i2i = StableDiffusionProcessingImg2Img()->
- ad_prompts,ad_negative = self.get_prompt(p,args) ->
- ad_model = self.get_ad_model(args.sd_model) ->
- pred = predictor(ad_model,pp.image,...) ->
- masks = self.pred_preprocessing(pred,args) ->
- p2 = copy(i2i) ->
- for j in range(len(masks)):
     p2.image_mask = masks[j]
     self.i2i_prompts_replace(p2,ad_prompts,ad_negatives,j)
     
     processed = process_images(p2)
--   p.scripts.before_process(p)
--   res = process_images_inner(p)
     pp.image = processed.image[0]

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