DemoFusion

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Python 环境与 Jupyter Notebook（项目主体为 .ipynb 教程）
• 可运行潜在扩散模型（LDM）的 GPU 环境（README 未给出具体显存要求）
• 已安装 git，用于克隆仓库
• 首次运行需下载开源扩散模型权重，需预留磁盘空间与网络

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   把 DemoFusion 代码仓库下载到本地。README 节选中未给出安装命令，此步使用项目信息中的仓库地址。

   git clone https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion.git

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2. 2进入项目目录

   切换到克隆下来的目录，后续的 Notebook 与流水线文件都在这里。

   cd DemoFusion

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3. 3查看 Usage 说明

   README 的 Usage 章节是官方使用入口，节选中未展开内容，请以仓库内实际文本与 Notebook 内单元格说明为准安装依赖。

4. 4启动 Jupyter

   在项目目录下启动 Jupyter，打开仓库提供的 Notebook 教程按顺序运行。未安装 Jupyter 时先自行安装。

   jupyter notebook

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5. 5接入 ComfyUI（可选）

   README 新闻区提到第三方 ComfyUI 自定义节点，想在 ComfyUI 中使用可克隆该节点仓库后按其说明安装。

   git clone https://github.com/deroberon/demofusion-comfyui.git

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6. 6试用 ControlNet

   README 提到 DemoFusion with ControlNet 已可用，对应流水线为 pipeline_demofusion_sdxl_controlnet，并附带本地 Gradio Demo。

如何确认成功

Jupyter 能打开仓库中的 .ipynb 教程并顺利运行首个代码单元，无依赖缺失或模型加载报错。

常见问题

注意事项

• README 节选中未包含完整安装步骤与依赖清单，动手前请以仓库最新 README 和 Notebook 内说明为准。
• 渐进式放大需要多次采样迭代，生成单张高分辨率图耗时明显长于常规出图。
• 建议在支持 CUDA 的 GPU 上运行，资源紧张时可先降低目标分辨率测试流程。