小说转漫画服务 (本地Diffusion版本)

这是一个基于本地部署的Stable Diffusion模型的小说转漫画服务，可以将小说文本转换为漫画风格的连环画视频。

运行示例

精彩Demo

以下是功能演示视频（点击播放）：

example_video.1.mp4

手动播放：https://henrypotter0546.github.io/Fantastic_Storyboard/screenshots/example_video.mp4

功能特点

• 🎨 使用本地部署的Stable Diffusion模型生成图片
• 📖 支持中文小说文本输入
• 🖼️ 自动分割场景并生成对应的漫画图片
• 🌐 提供Web界面进行交互
• ⚡ 实时流式生成，支持边生成边显示

系统要求

• Python 3.8+
• CUDA支持的GPU（推荐，用于加速图片生成）
• 至少8GB内存（推荐16GB+）
• 至少10GB可用磁盘空间（用于存储模型）

安装步骤

1. 克隆项目

https://github.com/HenryPotter0546/cs_group_project.git
cd cs_group_project

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

.env
# 编辑.env文件，填入你的DeepSeek API密钥

4. 启动服务

python main.py

服务将在 http://localhost:8000 启动

环境变量配置

在.env文件中配置以下变量：

• DEEPSEEK_API_KEY: DeepSeek API密钥（用于文本处理和翻译）

在model.yaml文件中配置好本地模型的路经，例如：

Unstable:
  path: "/home/henry/workspace/model_checkpoint/unstable_sdxl"
  single_files: false
  use_safetensors: false
  type: "sdxl"

使用方法

1. 打开浏览器访问 http://localhost:8000
2. 在文本框中输入小说内容
3. 设置要生成的场景数量（1-20）
4. 选择模型（最好选unstable）
5. 点击"生成漫画"按钮
6. 等待图片生成完成

生成视频

请提前在本地安装 ffmpeg

技术架构

• 后端: FastAPI
• AI模型: Stable Diffusion (本地部署)
• 文本处理: DeepSeek API
• 前端: HTML + JavaScript (Server-Sent Events)

注意事项

• 首次运行时会下载Diffusion模型，可能需要较长时间
• 图片生成速度取决于GPU性能
• 建议使用CUDA支持的GPU以获得更好的性能
• 生成的图片为512x512像素

故障排除

1. CUDA内存不足: 减少batch_size或使用CPU模式
2. 模型下载失败: 检查网络连接，或手动下载模型
3. API调用失败: 检查DeepSeek API密钥是否正确

贡献者

感谢Sheng Wang, Jingwei Zeng的贡献

许可证

MIT License

作者邮箱📫

henrypotterheng@gmail.com