基于Gradio的SDXL模型盲测对比平台，用户可以通过界面生成不同模型的图像，对比并选择更优的模型，系统将根据用户的选择更新模型的评分，并展示模型的排行。

• 历史对比：从历史记录中抽取生成的图像，供用户再次对比选择。
• • 模型对比：随机选择两个模型，生成同一提示词的图像，供用户对比选择。可选图片生成方向与尺寸。
• 角色ELO：根据用户的选择，更新模型的ELO排名，展示当前模型的排行情况。
• 排行榜：根据用户累计打分对模型进行排名，基于sqlite3。
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• 安全措施：防止恶意用户刷分刷榜/浪费算力，限制每三秒/二十秒获取/生成一次图像，必须进行打分后才能进行下次评分

• Python 3.x
• Gradio
• Requests
• PIL
• OpenCV
• SQLite3
• 其他详见 requirements.txt

1. 克隆本项目代码，安装依赖库：

   pip install -r requirements.txt

2. 确保已安装并配置好Stable Diffusion WebUI，并能够通过API访问。

配置： 在main.py中将此处修改为你的webui地址

在generate_image_webui.py中将此处修改为参与评测的模型的列表

按此结构创建images文件夹

images/
├── checkpoint-e8_s253312.safetensors/
│   └── [生成的图片文件].png
└── noobaiXLNAIXL_epsilonPred075.safetensors/
    └── [生成的图片文件].png

1. 运行 main.py

   python main.py

2. 在浏览器中打开提供的Gradio链接，进入SDXL模型盲测竞技场界面。

3. 选择相应的标签页：

   • 历史对比：对历史生成的图像进行对比。
   • 生成模式：实时生成新的图像进行对比。
   • 角色ELO排行榜：查看模型的评分排行。
   • 查看当前评分排行：查看模型的得分情况。

4. 根据界面提示，选择角色，查看参考图像，生成并对比图像，选择您认为更好的模型，系统将自动记录并更新模型的评分。

• 运行此项目需要搭建好的Stable Diffusion WebUI，并确保API可用。
• 请确保网络环境能够访问Danbooru API，以获取参考图像。
• 在WebUI中配置此项可大幅减少切换模型加载时间，但占用更多显存
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