title: AI Comic Factory emoji: 👩🎨 colorFrom: red colorTo: yellow sdk: docker pinned: true app_port: 3000 disable_embedding: false short_description: 使用单个提示词创建你自己的 AI 漫画 hf_oauth: true hf_oauth_expiration_minutes: 43200 hf_oauth_scopes: [inference-api]
AI Comic Factory
最近版本:AI Comic Factory 1.2
AI Comic Factory 有一个官方网站:aicomicfactory.app
有关我其他项目的更多信息,请查看 linktr.ee/FLNGR。
资助
如果你喜欢 AI Comic Factory,请告诉我! 我一直在创建新的空间并探索新的演示创意,这意味着我没有太多时间来维护所有项目(我希望我能克隆自己或让机器人来做)。
如果你欣赏 AI Comic Factory 并想留下小费,那将非常贴心 🫶
在本地运行该项目
首先,我想强调一切都是开源的(见 这里、这里、这里、这里)。
然而,该项目并不是一个可以立即复制和运行的单体 Space: 它需要前端、后端、LLM、SDXL 等各种组件才能运行。
如果你尝试复制该项目,打开 .env 你会发现它需要一些变量。
Provider 配置:
LLM_ENGINE: 可以是INFERENCE_API、INFERENCE_ENDPOINT、OPENAI、GROQ、ANTHROPIC之一RENDERING_ENGINE: 目前可以是以下之一:"INFERENCE_API"、"INFERENCE_ENDPOINT"、"REPLICATE"、"VIDEOCHAIN"、"OPENAI",除非你编写自定义解决方案
Auth 配置:
AUTH_HF_API_TOKEN: 如果你决定使用 Hugging Face 作为 LLM 引擎(推理 API 模型或自定义推理端点)AUTH_OPENAI_API_KEY: 用于使用 OpenAI 作为 LLM 引擎AUTH_GROQ_API_KEY: 用于使用 Groq 作为 LLM 引擎AUTH_ANTHROPIC_API_KEY: 用于使用 Anthropic (Claude) 作为 LLM 引擎AUTH_VIDEOCHAIN_API_TOKEN: 访问 VideoChain API 服务器的秘密令牌AUTH_REPLICATE_API_TOKEN: 如果你想要使用 Replicate.com
Rendering 配置:
RENDERING_HF_INFERENCE_ENDPOINT_URL: 如果你决定使用自定义推理端点,则必需RENDERING_REPLICATE_API_MODEL_VERSION: VideoChain API 服务器的 URLRENDERING_HF_INFERENCE_ENDPOINT_URL: 可选,默认为空RENDERING_HF_INFERENCE_API_BASE_MODEL: 可选,默认为 "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"RENDERING_HF_INFERENCE_API_REFINER_MODEL: 可选,默认为 "stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0"RENDERING_REPLICATE_API_MODEL: 可选,默认为 "stabilityai/sdxl"RENDERING_REPLICATE_API_MODEL_VERSION: 可选,如果你想要更改版本
Language model 配置(取决于你决定使用的 LLM 引擎):
LLM_HF_INFERENCE_ENDPOINT_URL: ""LLM_HF_INFERENCE_API_MODEL: "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"LLM_OPENAI_API_BASE_URL: "https://api.openai.com/v1"LLM_OPENAI_API_MODEL: "gpt-4-turbo"LLM_GROQ_API_MODEL: "mixtral-8x7b-32768"LLM_ANTHROPIC_API_MODEL: "claude-3-opus-20240229"
此外,还有一些社区共享变量,你可以直接忽略。 这些变量对于在你自己的网站或计算机上运行 AI Comic Factory 并非必需 (它们旨在与 Hugging Face 社区建立连接, 因此仅对官方 Hugging Face 应用有意义):
NEXT_PUBLIC_ENABLE_COMMUNITY_SHARING: 你不需要这个COMMUNITY_API_URL: 你不需要这个COMMUNITY_API_TOKEN: 你不需要这个COMMUNITY_API_ID: 你不需要这个
请阅读 .env 默认配置文件以获取更多信息。
要在本地自定义变量,你应该创建一个 .env.local
(不要提交此文件,因为它将包含你的密钥)。
-> 如果你打算使用本地、云端托管和/或专有模型运行它,你需要编写代码 👨💻。
LLM API(大语言模型)
目前 AI Comic Factory 通过 Inference Endpoint 使用 zephyr-7b-beta。
你有多个选项:
选项 1:使用 Inference API 模型
这是最近新增的一个选项,你可以使用 Hugging Face Hub 上的其中一个模型。默认情况下,我们建议使用 zephyr-7b-beta,因为它将提供比 7b 模型更好的结果。
要启用它,请创建一个 .env.local 配置文件:
LLM_ENGINE="INFERENCE_API"
HF_API_TOKEN="Your Hugging Face token"
# "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta" is used by default, but you can change this
# note: You should use a model able to generate JSON responses,
# so it is storngly suggested to use at least the 34b model
HF_INFERENCE_API_MODEL="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"
选项 2:使用推理端点 URL
如果您希望在运行于 Hugging Face Inference Endpoint 服务上的私有 LLM 上运行 AI Comic Factory,请创建一个 .env.local 配置文件:
LLM_ENGINE="INFERENCE_ENDPOINT"
HF_API_TOKEN="Your Hugging Face token"
HF_INFERENCE_ENDPOINT_URL="path to your inference endpoint url"
要在本地运行此类 LLM,您可以使用 TGI(请阅读此帖子以获取有关许可的更多信息)。
选项 3:使用 OpenAI API 密钥
这是最近新增的一个选项,您可以使用 OpenAI API 密钥来使用 OpenAI API。
要启用它,请创建一个 .env.local 配置文件:
LLM_ENGINE="OPENAI"
# default openai api base url is: https://api.openai.com/v1
LLM_OPENAI_API_BASE_URL="A custom OpenAI API Base URL if you have some special privileges"
LLM_OPENAI_API_MODEL="gpt-4-turbo"
AUTH_OPENAI_API_KEY="Yourown OpenAI API Key"
选项 4:(新,实验性)使用 Groq
LLM_ENGINE="GROQ"
LLM_GROQ_API_MODEL="mixtral-8x7b-32768"
AUTH_GROQ_API_KEY="Your own GROQ API Key"
选项 5:(新,实验性)使用 Anthropic (Claude)
LLM_ENGINE="ANTHROPIC"
LLM_ANTHROPIC_API_MODEL="claude-3-opus-20240229"
AUTH_ANTHROPIC_API_KEY="Your own ANTHROPIC API Key"
选项 6:分叉并修改代码以使用不同的 LLM 系统
另一个选项可能是完全禁用 LLM,并用另一个 LLM 协议和/或提供商(例如 Claude、Replicate)或人工生成的故事(通过返回模拟或静态数据)来替换它。
备注
我可能会在未来修改 AI Comic Factory 以使其更易于使用(例如,添加对 Claude 或 Replicate 的支持)
渲染 API
此 API 用于生成面板图像。这是我为我 Hugging Face 上的各种项目创建的 API。
我还没有为它编写文档,但基本上它只是其他现有 API 的“一个包装器 ™”:
- hysts/SD-XL Space,由 @hysts
- 以及其他用于制作视频、添加音频等的 API。但你在 AI Comic Factory 中不需要它们
选项 1:自行部署 VideoChain
不幸的是,我还没有时间编写 VideoChain 的文档。 (当我编写时,我会更新此文档以指向 VideoChain 的 README)
选项 2:使用 Replicate
要使用 Replicate,请创建一个 .env.local 配置文件:
RENDERING_ENGINE="REPLICATE"
RENDERING_REPLICATE_API_MODEL="stabilityai/sdxl"
RENDERING_REPLICATE_API_MODEL_VERSION="da77bc59ee60423279fd632efb4795ab731d9e3ca9705ef3341091fb989b7eaf"
AUTH_REPLICATE_API_TOKEN="Your Replicate token"
选项 3:使用其他 SDXL API
如果你 fork 该项目,你将能够修改代码以使用你选择的 Stable Diffusion 技术(本地、开源、专有、你的自定义 HF Space 等)。
它甚至可以是其他东西,例如 Dall-E。
