realryo1/dragonspeedxl-convert

dragonspeedXL 変換スクリプト（再現用）

dragonspeedxl-models のモデルを作るための、変換と検証のスクリプトです。Android アプリ dragonspeedxl-app の前提になっています。

このリポジトリは CC BY-NC-SA 4.0 です。上流の条件（モデルの利用制限、QAIRT SDK の利用条件など）は、モデルのページ（dragonspeedxl-models）を参照してください。

含むもの

• sdxl-npu/: 変換（ONNX、校正、量子化、QNN の context binary、LoRA の入力）と、端末での計測。sdxl-npu/README.md から読んでください。
• loraconverter/: LoRA の safetensors を、端末の super adapter にする PC 用の変換。
• docs/Research.md: 仕様、実測値、採否の理由、QNN の制約と落とし穴。
• docs/lora.md: LoRA の調査と計画。

含まないもの（用意が必要）

• QAIRT（Qualcomm AI Runtime）SDK 2.47.0.260601。Qualcomm から入手してください。SDK は再配布しません。
• ベースのチェックポイント（WAI-Illustrious SDXL v16、NoobAI-XL V-Pred 0.65 系、NoobHyperDmd、SDXL base 1.0）。それぞれの配布元から、配布元の条件に従って入手してください。
• ONNX の中間成果物（UNet の ONNX は約 10GB）。ベースから sdxl-npu/convert/export.py で作ります。
• Colab の実行環境（TPU、高メモリの CPU）と、WSL2（Ubuntu）上の QAIRT。手順は sdxl-npu/README.md と sdxl-npu/convert/colab/、sdxl-npu/convert/wsl/ にあります。

手順の入口

1. sdxl-npu/README.md で、全体の流れを読む。
2. docs/Research.md の仕様と制約を確かめる（特に、QNN の制約と、LoRA の super adapter の作り方）。
3. sdxl-npu/convert/ の requirements.txt で、PC 側の環境を作る。

注意

• スクリプトの中の絶対パスは、環境変数か、リポジトリのルートからの相対パスで指定します。
• 画像生成のプロンプトは、プロジェクトの規約で 2 つに限っています。LoRA のテストは、その LoRA の activation text を使います。
• この配布は非公式です。Qualcomm、Stability AI、Illustrious、Laxhar、ByteDance、Zuntan とは関係ありません。