Merge branch 'main' of https://github.com/ParisNeo/ArtBot

2024-08-30 20:32:17 +00:00 · 2023-02-07 00:29:33 +01:00 · 2023-02-07 00:29:33 +01:00 · 89f69c2d94
commit 89f69c2d94
parent dc6f6fcab7 a12189e088
98 changed files with 2173 additions and 984 deletions
--- a/.dockerignore
+++ b/.dockerignore
@ -1,18 +1,23 @@
+# use this file as a whitelist
 *
-!assets/caution.png
-!backend
-!frontend/dist
+!invokeai
 !ldm
 !pyproject.toml
 !README.md
-!scripts

 # Guard against pulling in any models that might exist in the directory tree
-**.pt*
+**/*.pt*
+**/*.ckpt

-# unignore configs, but only ignore the custom models.yaml, in case it exists
-!configs
-configs/models.yaml
-configs/models.yaml.orig
+# ignore frontend but whitelist dist
+invokeai/frontend/**
+!invokeai/frontend/dist

+# ignore invokeai/assets but whitelist invokeai/assets/web
+invokeai/assets
+!invokeai/assets/web
+
+# ignore python cache
 **/__pycache__
+**/*.py[cod]
+**/*.egg-info
--- a/.github/CODEOWNERS
+++ b/.github/CODEOWNERS
@ -4,4 +4,4 @@ scripts/legacy_api.py @CapableWeb
 tests/legacy_tests.sh @CapableWeb
 installer/ @ebr
 .github/workflows/ @mauwii
-docker_build/ @mauwii
+docker/ @mauwii
--- a/.github/workflows/build-cloud-img.yml
+++ b/.github/workflows/build-cloud-img.yml
@ -1,88 +0,0 @@
-name: Build and push cloud image
-on:
-  workflow_dispatch:
-  # push:
-  #   branches:
-  #   - main
-  #   tags:
-  #     - v*
-  # # we will NOT push the image on pull requests, only test buildability.
-  # pull_request:
-  #   branches:
-  #   - main
-
-permissions:
-  contents: read
-  packages: write
-
-env:
-  REGISTRY: ghcr.io
-  IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}
-
-jobs:
-  docker:
-    if: github.event.pull_request.draft == false
-    strategy:
-      fail-fast: false
-      matrix:
-        arch:
-        - x86_64
-        # requires resolving a patchmatch issue
-        # - aarch64
-    runs-on: ubuntu-latest
-    name: ${{ matrix.arch }}
-    steps:
-    - name: Checkout
-      uses: actions/checkout@v3
-
-    - name: Set up QEMU
-      uses: docker/setup-qemu-action@v2
-      if: matrix.arch == 'aarch64'
-
-    - name: Docker meta
-      id: meta
-      uses: docker/metadata-action@v4
-      with:
-        images: ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}
-        # see https://github.com/docker/metadata-action
-        # will push the following tags:
-        # :edge
-        # :main (+ any other branches enabled in the workflow)
-        # :<tag>
-        # :1.2.3 (for semver tags)
-        # :1.2 (for semver tags)
-        # :<sha>
-        tags: |
-          type=edge,branch=main
-          type=ref,event=branch
-          type=ref,event=tag
-          type=semver,pattern={{version}}
-          type=semver,pattern={{major}}.{{minor}}
-          type=sha
-        # suffix image tags with architecture
-        flavor: |
-          latest=auto
-          suffix=-${{ matrix.arch }},latest=true
-
-    - name: Set up Docker Buildx
-      uses: docker/setup-buildx-action@v2
-
-    # do not login to container registry on PRs
-    - if: github.event_name != 'pull_request'
-      name: Docker login
-      uses: docker/login-action@v2
-      with:
-        registry: ghcr.io
-        username: ${{ github.actor }}
-        password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
-
-    - name: Build and push cloud image
-      uses: docker/build-push-action@v3
-      with:
-        context: .
-        file: docker-build/Dockerfile.cloud
-        platforms: Linux/${{ matrix.arch }}
-        # do not push the image on PRs
-        push: false
-        tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
-        labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
--- a/.github/workflows/build-container.yml
+++ b/.github/workflows/build-container.yml
@ -3,6 +3,7 @@ on:
  push:
    branches:
      - 'main'
+      - 'update/ci/*'
    tags:
      - 'v*.*.*'

@ -15,14 +16,19 @@ jobs:
        flavor:
          - amd
          - cuda
+          - cpu
        include:
          - flavor: amd
            pip-extra-index-url: 'https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2'
-            dockerfile: docker-build/Dockerfile
+            dockerfile: docker/Dockerfile
            platforms: linux/amd64,linux/arm64
          - flavor: cuda
            pip-extra-index-url: ''
-            dockerfile: docker-build/Dockerfile
+            dockerfile: docker/Dockerfile
+            platforms: linux/amd64,linux/arm64
+          - flavor: cpu
+            pip-extra-index-url: 'https://download.pytorch.org/whl/cpu'
+            dockerfile: docker/Dockerfile
            platforms: linux/amd64,linux/arm64
    runs-on: ubuntu-latest
    name: ${{ matrix.flavor }}
@ -34,22 +40,25 @@ jobs:
        id: meta
        uses: docker/metadata-action@v4
        with:
-          images: ghcr.io/${{ github.repository }}-${{ matrix.flavor }}
+          github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          images: ghcr.io/${{ github.repository }}
          tags: |
            type=ref,event=branch
            type=ref,event=tag
            type=semver,pattern={{version}}
            type=semver,pattern={{major}}.{{minor}}
            type=semver,pattern={{major}}
-            type=sha
+            type=sha,enable=true,prefix=sha-,format=short
          flavor: |
-            latest=true
-
+            latest=${{ matrix.flavor == 'cuda' && github.ref == 'refs/heads/main' }}
+            suffix=-${{ matrix.flavor }},onlatest=false
      - name: Set up QEMU
        uses: docker/setup-qemu-action@v2

      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v2
+        with:
+          platforms: ${{ matrix.platforms }}

      - name: Login to GitHub Container Registry
        if: github.event_name != 'pull_request'
@ -60,7 +69,7 @@ jobs:
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

      - name: Build container
-        uses: docker/build-push-action@v3
+        uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          context: .
          file: ${{ matrix.dockerfile }}
@ -69,5 +78,15 @@ jobs:
          tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
          labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
          build-args: PIP_EXTRA_INDEX_URL=${{ matrix.pip-extra-index-url }}
-          # cache-from: type=gha
-          # cache-to: type=gha,mode=max
+          cache-from: type=gha
+          cache-to: type=gha,mode=max
+
+      - name: Output image, digest and metadata to summary
+        run: |
+          {
+          echo imageid: "${{ steps.docker_build.outputs.imageid }}"
+          echo digest: "${{ steps.docker_build.outputs.digest }}"
+          echo labels: "${{ steps.meta.outputs.labels }}"
+          echo tags: "${{ steps.meta.outputs.tags }}"
+          echo version: "${{ steps.meta.outputs.version }}"
+          } >> "$GITHUB_STEP_SUMMARY"
--- a/.github/workflows/pypi-release.yml
+++ b/.github/workflows/pypi-release.yml
@ -0,0 +1,41 @@
+name: PyPI Release
+
+on:
+  push:
+    paths:
+      - 'ldm/invoke/_version.py'
+  workflow_dispatch:
+
+jobs:
+  release:
+    if: github.repository == 'invoke-ai/InvokeAI'
+    runs-on: ubuntu-22.04
+    env:
+      TWINE_USERNAME: __token__
+      TWINE_PASSWORD: ${{ secrets.PYPI_API_TOKEN }}
+      TWINE_NON_INTERACTIVE: 1
+    steps:
+      - name: checkout sources
+        uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: install deps
+        run: pip install --upgrade build twine
+
+      - name: build package
+        run: python3 -m build
+
+      - name: check distribution
+        run: twine check dist/*
+
+      - name: check PyPI versions
+        if: github.ref == 'refs/heads/main'
+        run: |
+          pip install --upgrade requests
+          python -c "\
+          import scripts.pypi_helper; \
+          EXISTS=scripts.pypi_helper.local_on_pypi(); \
+          print(f'PACKAGE_EXISTS={EXISTS}')" >> $GITHUB_ENV
+
+      - name: upload package
+        if: env.PACKAGE_EXISTS == 'False' && env.TWINE_PASSWORD != ''
+        run: twine upload dist/*
--- a/.github/workflows/test-invoke-pip.yml
+++ b/.github/workflows/test-invoke-pip.yml
@ -8,10 +8,11 @@ on:
      - 'ready_for_review'
      - 'opened'
      - 'synchronize'
+  workflow_dispatch:

 concurrency:
-   group: ${{ github.workflow }}-${{ github.head_ref || github.run_id }}
-   cancel-in-progress: true
+  group: ${{ github.workflow }}-${{ github.head_ref || github.run_id }}
+  cancel-in-progress: true

 jobs:
  matrix:
@ -62,28 +63,13 @@ jobs:
          #   github-env: $env:GITHUB_ENV
    name: ${{ matrix.pytorch }} on ${{ matrix.python-version }}
    runs-on: ${{ matrix.os }}
+    env:
+      PIP_USE_PEP517: '1'
    steps:
      - name: Checkout sources
        id: checkout-sources
        uses: actions/checkout@v3

-      - name: setup python
-        uses: actions/setup-python@v4
-        with:
-          python-version: ${{ matrix.python-version }}
-
-      - name: Set Cache-Directory Windows
-        if: runner.os == 'Windows'
-        id: set-cache-dir-windows
-        run: |
-          echo "CACHE_DIR=$HOME\invokeai\models" >> ${{ matrix.github-env }}
-          echo "PIP_NO_CACHE_DIR=1" >> ${{ matrix.github-env }}
-
-      - name: Set Cache-Directory others
-        if: runner.os != 'Windows'
-        id: set-cache-dir-others
-        run: echo "CACHE_DIR=$HOME/invokeai/models" >> ${{ matrix.github-env }}
-
      - name: set test prompt to main branch validation
        if: ${{ github.ref == 'refs/heads/main' }}
        run: echo "TEST_PROMPTS=tests/preflight_prompts.txt" >> ${{ matrix.github-env }}
@ -92,26 +78,29 @@ jobs:
        if: ${{ github.ref != 'refs/heads/main' }}
        run: echo "TEST_PROMPTS=tests/validate_pr_prompt.txt" >> ${{ matrix.github-env }}

+      - name: setup python
+        uses: actions/setup-python@v4
+        with:
+          python-version: ${{ matrix.python-version }}
+          cache: pip
+          cache-dependency-path: pyproject.toml
+
      - name: install invokeai
        env:
          PIP_EXTRA_INDEX_URL: ${{ matrix.extra-index-url }}
        run: >
          pip3 install
-          --use-pep517
          --editable=".[test]"

      - name: run pytest
+        id: run-pytest
        run: pytest

-      - name: Use Cached models
-        id: cache-sd-model
-        uses: actions/cache@v3
-        env:
-          cache-name: huggingface-models
-        with:
-          path: ${{ env.CACHE_DIR }}
-          key: ${{ env.cache-name }}
-          enableCrossOsArchive: true
+      - name: set INVOKEAI_OUTDIR
+        run: >
+          python -c
+          "import os;from ldm.invoke.globals import Globals;OUTDIR=os.path.join(Globals.root,str('outputs'));print(f'INVOKEAI_OUTDIR={OUTDIR}')"
+          >> ${{ matrix.github-env }}

      - name: run invokeai-configure
        id: run-preload-models
@ -124,9 +113,8 @@ jobs:
          --full-precision
        # can't use fp16 weights without a GPU

-      - name: Run the tests
-        if: runner.os != 'Windows'
-        id: run-tests
+      - name: run invokeai
+        id: run-invokeai
        env:
          # Set offline mode to make sure configure preloaded successfully.
          HF_HUB_OFFLINE: 1
@ -137,10 +125,11 @@ jobs:
          --no-patchmatch
          --no-nsfw_checker
          --from_file ${{ env.TEST_PROMPTS }}
+          --outdir ${{ env.INVOKEAI_OUTDIR }}/${{ matrix.python-version }}/${{ matrix.pytorch }}

      - name: Archive results
        id: archive-results
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
-          name: results_${{ matrix.pytorch }}_${{ matrix.python-version }}
-          path: ${{ env.INVOKEAI_ROOT }}/outputs
+          name: results
+          path: ${{ env.INVOKEAI_OUTDIR }}
--- a/docker-build/Dockerfile
+++ b/docker-build/Dockerfile
@ -1,78 +0,0 @@
-# syntax=docker/dockerfile:1
-FROM python:3.9-slim AS python-base
-
-# use bash
-SHELL [ "/bin/bash", "-c" ]
-
-# Install necesarry packages
-RUN \
-  --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
-  --mount=type=cache,target=/var/lib/apt,sharing=locked \
-  apt-get update \
-  && apt-get install -y \
-    --no-install-recommends \
-    libgl1-mesa-glx=20.3.* \
-    libglib2.0-0=2.66.* \
-    libopencv-dev=4.5.* \
-  && apt-get clean \
-  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-ARG APPDIR=/usr/src/app
-ENV APPDIR ${APPDIR}
-WORKDIR ${APPDIR}
-
-FROM python-base AS builder
-
-RUN \
-  --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
-  --mount=type=cache,target=/var/lib/apt,sharing=locked \
-  apt-get update \
-  && apt-get install -y \
-    --no-install-recommends \
-    gcc=4:10.2.* \
-    python3-dev=3.9.* \
-  && apt-get clean \
-  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# copy sources
-COPY --link . .
-ARG PIP_EXTRA_INDEX_URL
-ENV PIP_EXTRA_INDEX_URL ${PIP_EXTRA_INDEX_URL}
-
-# install requirements
-RUN python3 -m venv invokeai \
-  && ${APPDIR}/invokeai/bin/pip \
-    install \
-    --no-cache-dir \
-    --use-pep517 \
-    .
-
-FROM python-base AS runtime
-
-# setup environment
-COPY --link . .
-COPY --from=builder ${APPDIR}/invokeai ${APPDIR}/invokeai
-ENV PATH=${APPDIR}/invokeai/bin:$PATH
-ENV INVOKEAI_ROOT=/data
-ENV INVOKE_MODEL_RECONFIGURE="--yes --default_only"
-
-# build patchmatch
-RUN \
-  --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
-  --mount=type=cache,target=/var/lib/apt,sharing=locked \
-  apt-get update \
-  && apt-get install -y \
-    --no-install-recommends \
-    build-essential=12.9 \
-  && PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
-    python3 -c "from patchmatch import patch_match" \
-  && apt-get remove -y \
-    --autoremove \
-    build-essential \
-  && apt-get autoclean \
-  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# set Entrypoint and default CMD
-ENTRYPOINT [ "invoke" ]
-CMD [ "--web", "--host=0.0.0.0" ]
-VOLUME [ "/data" ]
--- a/docker-build/Dockerfile.cloud
+++ b/docker-build/Dockerfile.cloud
@ -1,86 +0,0 @@
-#######################
-#### Builder stage ####
-
-FROM library/ubuntu:22.04 AS builder
-
-ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
-RUN rm -f /etc/apt/apt.conf.d/docker-clean; echo 'Binary::apt::APT::Keep-Downloaded-Packages "true";' > /etc/apt/apt.conf.d/keep-cache
-RUN --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
-    --mount=type=cache,target=/var/lib/apt,sharing=locked \
-    apt update && apt-get install -y \
-        git \
-        libglib2.0-0 \
-        libgl1-mesa-glx \
-        python3-venv \
-        python3-pip \
-        build-essential \
-        python3-opencv \
-        libopencv-dev
-
-# This is needed for patchmatch support
-RUN cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig/ &&\
-   ln -sf opencv4.pc opencv.pc
-
-ARG WORKDIR=/invokeai
-WORKDIR ${WORKDIR}
-
-ENV VIRTUAL_ENV=${WORKDIR}/.venv
-ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
-
-RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
-    python3 -m venv ${VIRTUAL_ENV} &&\
-    pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 \
-        torch==1.12.0+cu116 \
-        torchvision==0.13.0+cu116 &&\
-    pip install -e git+https://github.com/invoke-ai/PyPatchMatch@0.1.3#egg=pypatchmatch
-
-COPY . .
-RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
-    cp environments-and-requirements/requirements-lin-cuda.txt requirements.txt && \
-    pip install -r requirements.txt &&\
-    pip install -e .
-
-
-#######################
-#### Runtime stage ####
-
-FROM library/ubuntu:22.04 as runtime
-
-ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
-ENV PYTHONUNBUFFERED=1
-RUN --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
-    --mount=type=cache,target=/var/lib/apt,sharing=locked \
-    apt update && apt install -y --no-install-recommends \
-        git \
-        curl \
-        ncdu \
-        iotop \
-        bzip2 \
-        libglib2.0-0 \
-        libgl1-mesa-glx \
-        python3-venv \
-        python3-pip \
-        build-essential \
-        python3-opencv \
-        libopencv-dev &&\
-    apt-get clean && apt-get autoclean
-
-ARG WORKDIR=/invokeai
-WORKDIR ${WORKDIR}
-
-ENV INVOKEAI_ROOT=/mnt/invokeai
-ENV VIRTUAL_ENV=${WORKDIR}/.venv
-ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
-
-COPY --from=builder ${WORKDIR} ${WORKDIR}
-COPY --from=builder /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig
-
-# build patchmatch
-RUN python -c "from patchmatch import patch_match"
-
-## workaround for non-existent initfile when runtime directory is mounted; see #1613
-RUN touch /root/.invokeai
-
-ENTRYPOINT ["bash"]
-
-CMD ["-c", "python3 scripts/invoke.py --web --host 0.0.0.0"]
--- a/docker-build/Makefile
+++ b/docker-build/Makefile
@ -1,44 +0,0 @@
-# Directory in the container where the INVOKEAI_ROOT (runtime dir) will be mounted
-INVOKEAI_ROOT=/mnt/invokeai
-# Host directory to contain the runtime dir. Will be mounted at INVOKEAI_ROOT path in the container
-HOST_MOUNT_PATH=${HOME}/invokeai
-
-IMAGE=local/invokeai:latest
-
-USER=$(shell id -u)
-GROUP=$(shell id -g)
-
-# All downloaded models, config, etc will end up in ${HOST_MOUNT_PATH} on the host.
-# This is consistent with the expected non-Docker behaviour.
-# Contents can be moved to a persistent storage and used to prime the cache on another host.
-
-build:
-	DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t local/invokeai:latest -f Dockerfile.cloud ..
-
-configure:
-	docker run --rm -it --runtime=nvidia --gpus=all \
-		-v ${HOST_MOUNT_PATH}:${INVOKEAI_ROOT} \
-		-e INVOKEAI_ROOT=${INVOKEAI_ROOT} \
-		${IMAGE} -c "python scripts/configure_invokeai.py"
-
-# Run the container with the runtime dir mounted and the web server exposed on port 9090
-web:
-	docker run --rm -it --runtime=nvidia --gpus=all \
-		-v ${HOST_MOUNT_PATH}:${INVOKEAI_ROOT} \
-		-e INVOKEAI_ROOT=${INVOKEAI_ROOT} \
-		-p 9090:9090 \
-		${IMAGE} -c "python scripts/invoke.py --web --host 0.0.0.0"
-
-# Run the cli with the runtime dir mounted
-cli:
-	docker run --rm -it --runtime=nvidia --gpus=all \
-		-v ${HOST_MOUNT_PATH}:${INVOKEAI_ROOT} \
-		-e INVOKEAI_ROOT=${INVOKEAI_ROOT} \
-		${IMAGE} -c "python scripts/invoke.py"
-
-# Run the container with the runtime dir mounted and open a bash shell
-shell:
-	docker run --rm -it --runtime=nvidia --gpus=all \
-		-v ${HOST_MOUNT_PATH}:${INVOKEAI_ROOT} ${IMAGE} --
-
-.PHONY: build configure web cli shell
--- a/docker-build/env.sh
+++ b/docker-build/env.sh
@ -1,10 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
-
-# Variables shared by build.sh and run.sh
-REPOSITORY_NAME=${REPOSITORY_NAME:-$(basename "$(git rev-parse --show-toplevel)")}
-VOLUMENAME=${VOLUMENAME:-${REPOSITORY_NAME,,}_data}
-ARCH=${ARCH:-$(uname -m)}
-PLATFORM=${PLATFORM:-Linux/${ARCH}}
-CONTAINER_FLAVOR=${CONTAINER_FLAVOR:-cuda}
-INVOKEAI_BRANCH=$(git branch --show)
-INVOKEAI_TAG=${REPOSITORY_NAME,,}-${CONTAINER_FLAVOR}:${INVOKEAI_TAG:-${INVOKEAI_BRANCH##*/}}
--- a/docker/Dockerfile
+++ b/docker/Dockerfile
@ -0,0 +1,86 @@
+# syntax=docker/dockerfile:1
+ARG PYTHON_VERSION=3.9
+##################
+##  base image  ##
+##################
+FROM python:${PYTHON_VERSION}-slim AS python-base
+
+# prepare for buildkit cache
+RUN rm -f /etc/apt/apt.conf.d/docker-clean
+
+# Install necesarry packages
+RUN \
+  --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
+  apt-get update \
+  && apt-get install \
+    -yqq \
+    --no-install-recommends \
+    libgl1-mesa-glx=20.3.* \
+    libglib2.0-0=2.66.* \
+    libopencv-dev=4.5.* \
+  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# set working directory and path
+ARG APPDIR=/usr/src
+ARG APPNAME=InvokeAI
+WORKDIR ${APPDIR}
+ENV PATH=${APPDIR}/${APPNAME}/bin:$PATH
+
+#######################
+##  build pyproject  ##
+#######################
+FROM python-base AS pyproject-builder
+ENV PIP_USE_PEP517=1
+
+# prepare for buildkit cache
+ARG PIP_CACHE_DIR=/var/cache/buildkit/pip
+ENV PIP_CACHE_DIR ${PIP_CACHE_DIR}
+RUN mkdir -p ${PIP_CACHE_DIR}
+
+# Install dependencies
+RUN \
+  --mount=type=cache,target=${PIP_CACHE_DIR} \
+  --mount=type=cache,target=/var/cache/apt,sharing=locked \
+  apt-get update \
+  && apt-get install \
+    -yqq \
+    --no-install-recommends \
+    build-essential=12.9 \
+    gcc=4:10.2.* \
+    python3-dev=3.9.* \
+  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# create virtual environment
+RUN --mount=type=cache,target=${PIP_CACHE_DIR} \
+  python3 -m venv "${APPNAME}" \
+  --upgrade-deps
+
+# copy sources
+COPY --link . .
+
+# install pyproject.toml
+ARG PIP_EXTRA_INDEX_URL
+ENV PIP_EXTRA_INDEX_URL ${PIP_EXTRA_INDEX_URL}
+ARG PIP_PACKAGE=.
+RUN --mount=type=cache,target=${PIP_CACHE_DIR} \
+  "${APPDIR}/${APPNAME}/bin/pip" install ${PIP_PACKAGE}
+
+# build patchmatch
+RUN python3 -c "from patchmatch import patch_match"
+
+#####################
+##  runtime image  ##
+#####################
+FROM python-base AS runtime
+
+# setup environment
+COPY --from=pyproject-builder --link ${APPDIR}/${APPNAME} ${APPDIR}/${APPNAME}
+ENV INVOKEAI_ROOT=/data
+ENV INVOKE_MODEL_RECONFIGURE="--yes --default_only"
+
+# set Entrypoint and default CMD
+ENTRYPOINT [ "invokeai" ]
+CMD [ "--web", "--host=0.0.0.0" ]
+VOLUME [ "/data" ]
+
+LABEL org.opencontainers.image.authors="mauwii@outlook.de"
--- a/docker-build/build.sh
+++ b/docker-build/build.sh
@ -2,30 +2,31 @@
 set -e

 # How to use: https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/INSTALL_DOCKER/#setup
-#
 # Some possible pip extra-index urls (cuda 11.7 is available without extra url):
-#
 #   CUDA 11.6:  https://download.pytorch.org/whl/cu116
 #   ROCm 5.2:   https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2
 #   CPU:        https://download.pytorch.org/whl/cpu
-#
 #   as found on https://pytorch.org/get-started/locally/

-cd "$(dirname "$0")" || exit 1
+SCRIPTDIR=$(dirname "$0")
+cd "$SCRIPTDIR" || exit 1

 source ./env.sh

-DOCKERFILE=${INVOKE_DOCKERFILE:-"./Dockerfile"}
+DOCKERFILE=${INVOKE_DOCKERFILE:-Dockerfile}

 # print the settings
 echo -e "You are using these values:\n"
-echo -e "Dockerfile:\t ${DOCKERFILE}"
-echo -e "extra-index-url: ${PIP_EXTRA_INDEX_URL:-none}"
-echo -e "Volumename:\t ${VOLUMENAME}"
-echo -e "arch:\t\t ${ARCH}"
-echo -e "Platform:\t ${PLATFORM}"
-echo -e "Invokeai_tag:\t ${INVOKEAI_TAG}\n"
+echo -e "Dockerfile:\t\t${DOCKERFILE}"
+echo -e "index-url:\t\t${PIP_EXTRA_INDEX_URL:-none}"
+echo -e "Volumename:\t\t${VOLUMENAME}"
+echo -e "Platform:\t\t${PLATFORM}"
+echo -e "Registry:\t\t${CONTAINER_REGISTRY}"
+echo -e "Repository:\t\t${CONTAINER_REPOSITORY}"
+echo -e "Container Tag:\t\t${CONTAINER_TAG}"
+echo -e "Container Image:\t${CONTAINER_IMAGE}\n"

+# Create docker volume
 if [[ -n "$(docker volume ls -f name="${VOLUMENAME}" -q)" ]]; then
    echo -e "Volume already exists\n"
 else
@ -34,9 +35,10 @@ else
 fi

 # Build Container
-docker build \
+DOCKER_BUILDKIT=1 docker build \
    --platform="${PLATFORM}" \
-    --tag="${INVOKEAI_TAG}" \
-    ${PIP_EXTRA_INDEX_URL:+--build-arg=PIP_EXTRA_INDEX_URL="${PIP_EXTRA_INDEX_URL}"} \
+    --tag="${CONTAINER_IMAGE}" \
+    ${PIP_EXTRA_INDEX_URL:+--build-arg="PIP_EXTRA_INDEX_URL=${PIP_EXTRA_INDEX_URL}"} \
+    ${PIP_PACKAGE:+--build-arg="PIP_PACKAGE=${PIP_PACKAGE}"} \
    --file="${DOCKERFILE}" \
    ..
--- a/docker/env.sh
+++ b/docker/env.sh
@ -0,0 +1,38 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+if [[ -z "$PIP_EXTRA_INDEX_URL" ]]; then
+  # Decide which container flavor to build if not specified
+  if [[ -z "$CONTAINER_FLAVOR" ]] && python -c "import torch" &>/dev/null; then
+    # Check for CUDA and ROCm
+    CUDA_AVAILABLE=$(python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())")
+    ROCM_AVAILABLE=$(python -c "import torch;print(torch.version.hip is not None)")
+    if [[ "$(uname -s)" != "Darwin" && "${CUDA_AVAILABLE}" == "True" ]]; then
+      CONTAINER_FLAVOR="cuda"
+    elif [[ "$(uname -s)" != "Darwin" && "${ROCM_AVAILABLE}" == "True" ]]; then
+      CONTAINER_FLAVOR="rocm"
+    else
+      CONTAINER_FLAVOR="cpu"
+    fi
+  fi
+  # Set PIP_EXTRA_INDEX_URL based on container flavor
+  if [[ "$CONTAINER_FLAVOR" == "rocm" ]]; then
+    PIP_EXTRA_INDEX_URL="https://download.pytorch.org/whl/rocm"
+  elif [[ "$CONTAINER_FLAVOR" == "cpu" ]]; then
+    PIP_EXTRA_INDEX_URL="https://download.pytorch.org/whl/cpu"
+  # elif [[ -z "$CONTAINER_FLAVOR" || "$CONTAINER_FLAVOR" == "cuda" ]]; then
+  #   PIP_PACKAGE=${PIP_PACKAGE-".[xformers]"}
+  fi
+fi
+
+# Variables shared by build.sh and run.sh
+REPOSITORY_NAME="${REPOSITORY_NAME-$(basename "$(git rev-parse --show-toplevel)")}"
+VOLUMENAME="${VOLUMENAME-"${REPOSITORY_NAME,,}_data"}"
+ARCH="${ARCH-$(uname -m)}"
+PLATFORM="${PLATFORM-Linux/${ARCH}}"
+INVOKEAI_BRANCH="${INVOKEAI_BRANCH-$(git branch --show)}"
+CONTAINER_REGISTRY="${CONTAINER_REGISTRY-"ghcr.io"}"
+CONTAINER_REPOSITORY="${CONTAINER_REPOSITORY-"$(whoami)/${REPOSITORY_NAME}"}"
+CONTAINER_FLAVOR="${CONTAINER_FLAVOR-cuda}"
+CONTAINER_TAG="${CONTAINER_TAG-"${INVOKEAI_BRANCH##*/}-${CONTAINER_FLAVOR}"}"
+CONTAINER_IMAGE="${CONTAINER_REGISTRY}/${CONTAINER_REPOSITORY}:${CONTAINER_TAG}"
+CONTAINER_IMAGE="${CONTAINER_IMAGE,,}"
--- a/docker-build/run.sh
+++ b/docker-build/run.sh
@ -4,27 +4,28 @@ set -e
 # How to use: https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/INSTALL_DOCKER/#run-the-container
 # IMPORTANT: You need to have a token on huggingface.co to be able to download the checkpoints!!!

-cd "$(dirname "$0")" || exit 1
+SCRIPTDIR=$(dirname "$0")
+cd "$SCRIPTDIR" || exit 1

 source ./env.sh

 echo -e "You are using these values:\n"
 echo -e "Volumename:\t${VOLUMENAME}"
-echo -e "Invokeai_tag:\t${INVOKEAI_TAG}"
+echo -e "Invokeai_tag:\t${CONTAINER_IMAGE}"
 echo -e "local Models:\t${MODELSPATH:-unset}\n"

 docker run \
  --interactive \
  --tty \
  --rm \
-  --platform="$PLATFORM" \
+  --platform="${PLATFORM}" \
  --name="${REPOSITORY_NAME,,}" \
  --hostname="${REPOSITORY_NAME,,}" \
-  --mount=source="$VOLUMENAME",target=/data \
+  --mount=source="${VOLUMENAME}",target=/data \
  ${MODELSPATH:+-u "$(id -u):$(id -g)"} \
-  ${MODELSPATH:+--mount=type=bind,source=${MODELSPATH},target=/data/models} \
-  ${HUGGING_FACE_HUB_TOKEN:+--env=HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HUGGING_FACE_HUB_TOKEN}} \
+  ${MODELSPATH:+--mount="type=bind,source=${MODELSPATH},target=/data/models"} \
+  ${HUGGING_FACE_HUB_TOKEN:+--env="HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HUGGING_FACE_HUB_TOKEN}"} \
  --publish=9090:9090 \
  --cap-add=sys_nice \
-  ${GPU_FLAGS:+--gpus=${GPU_FLAGS}} \
-  "$INVOKEAI_TAG" ${1:+$@}
+  ${GPU_FLAGS:+--gpus="${GPU_FLAGS}"} \
+  "${CONTAINER_IMAGE}" ${1:+$@}
--- a/docs/installation/040_INSTALL_DOCKER.md
+++ b/docs/installation/040_INSTALL_DOCKER.md
@ -16,10 +16,6 @@ title: Installing with Docker

    For general use, install locally to leverage your machine's GPU.

-!!! tip "For running on a cloud instance/service"
-
-    Check out the [Running InvokeAI in the cloud with Docker](#running-invokeai-in-the-cloud-with-docker) section below
-
 ## Why containers?

 They provide a flexible, reliable way to build and deploy InvokeAI. You'll also
@ -78,38 +74,40 @@ Some Suggestions of variables you may want to change besides the Token:

 <figure markdown>

-| Environment-Variable | Default value                   | Description                                                                                  |
-| -------------------- | -----------------------------   | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `HUGGINGFACE_TOKEN`  | No default, but **required**!   | This is the only **required** variable, without it you can't download the huggingface models |
-| `REPOSITORY_NAME`    | The Basename of the Repo folder | This name will used as the container repository/image name                                   |
-| `VOLUMENAME`         | `${REPOSITORY_NAME,,}_data`     | Name of the Docker Volume where model files will be stored                                   |
-| `ARCH`               | arch of the build machine       | can be changed if you want to build the image for another arch                               |
-| `INVOKEAI_TAG`       | latest                          | the Container Repository / Tag which will be used                                            |
-| `PIP_REQUIREMENTS`   | `requirements-lin-cuda.txt`     | the requirements file to use (from `environments-and-requirements`)                          |
-| `CONTAINER_FLAVOR`   | cuda                            | the flavor of the image, which can be changed if you build f.e. with amd requirements file.  |
-| `INVOKE_DOCKERFILE`  | `docker-build/Dockerfile`       | the Dockerfile which should be built, handy for development                                  |
+| Environment-Variable <img width="220" align="right"/> | Default value <img width="360" align="right"/> | Description                                                                                                                                                                                       |
+| ----------------------------------------------------- | ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `HUGGING_FACE_HUB_TOKEN`                              | No default, but **required**!                  | This is the only **required** variable, without it you can't download the huggingface models                                                                                                      |
+| `REPOSITORY_NAME`                                     | The Basename of the Repo folder                | This name will used as the container repository/image name                                                                                                                                        |
+| `VOLUMENAME`                                          | `${REPOSITORY_NAME,,}_data`                    | Name of the Docker Volume where model files will be stored                                                                                                                                        |
+| `ARCH`                                                | arch of the build machine                      | Can be changed if you want to build the image for another arch                                                                                                                                    |
+| `CONTAINER_REGISTRY`                                  | ghcr.io                                        | Name of the Container Registry to use for the full tag                                                                                                                                            |
+| `CONTAINER_REPOSITORY`                                | `$(whoami)/${REPOSITORY_NAME}`                 | Name of the Container Repository                                                                                                                                                                  |
+| `CONTAINER_FLAVOR`                                    | `cuda`                                         | The flavor of the image to built, available options are `cuda`, `rocm` and `cpu`. If you choose `rocm` or `cpu`, the extra-index-url will be selected automatically, unless you set one yourself. |
+| `CONTAINER_TAG`                                       | `${INVOKEAI_BRANCH##*/}-${CONTAINER_FLAVOR}`   | The Container Repository / Tag which will be used                                                                                                                                                 |
+| `INVOKE_DOCKERFILE`                                   | `Dockerfile`                                   | The Dockerfile which should be built, handy for development                                                                                                                                       |
+| `PIP_EXTRA_INDEX_URL`                                 |                                                | If you want to use a custom pip-extra-index-url                                                                                                                                                   |

 </figure>

 #### Build the Image

-I provided a build script, which is located in `docker-build/build.sh` but still
-needs to be executed from the Repository root.
+I provided a build script, which is located next to the Dockerfile in
+`docker/build.sh`. It can be executed from repository root like this:

 ```bash
-./docker-build/build.sh
+./docker/build.sh
 ```

 The build Script not only builds the container, but also creates the docker
-volume if not existing yet, or if empty it will just download the models.
+volume if not existing yet.

 #### Run the Container

 After the build process is done, you can run the container via the provided
-`docker-build/run.sh` script
+`docker/run.sh` script

 ```bash
-./docker-build/run.sh
+./docker/run.sh
 ```

 When used without arguments, the container will start the webserver and provide
@ -119,7 +117,7 @@ also do so.
 !!! example "run script example"

    ```bash
-    ./docker-build/run.sh "banana sushi" -Ak_lms -S42 -s10
+    ./docker/run.sh "banana sushi" -Ak_lms -S42 -s10
    ```

    This would generate the legendary "banana sushi" with Seed 42, k_lms Sampler and 10 steps.
@ -130,16 +128,18 @@ also do so.

 ## Running the container on your GPU

-If you have an Nvidia GPU, you can enable InvokeAI to run on the GPU by running the container with an extra
-environment variable to enable GPU usage and have the process run much faster:
+If you have an Nvidia GPU, you can enable InvokeAI to run on the GPU by running
+the container with an extra environment variable to enable GPU usage and have
+the process run much faster:

 ```bash
-GPU_FLAGS=all ./docker-build/run.sh
+GPU_FLAGS=all ./docker/run.sh
 ```

 This passes the `--gpus all` to docker and uses the GPU.

-If you don't have a GPU (or your host is not yet setup to use it) you will see a message like this:
+If you don't have a GPU (or your host is not yet setup to use it) you will see a
+message like this:

 `docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].`

@ -147,84 +147,8 @@ You can use the full set of GPU combinations documented here:

 https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints/#gpu

-For example, use `GPU_FLAGS=device=GPU-3a23c669-1f69-c64e-cf85-44e9b07e7a2a` to choose a specific device identified by a UUID.
-
-## Running InvokeAI in the cloud with Docker
-
-We offer an optimized Ubuntu-based image that has been well-tested in cloud deployments. Note: it also works well locally on Linux x86_64 systems with an Nvidia GPU. It *may* also work on Windows under WSL2 and on Intel Mac (not tested).
-
-An advantage of this method is that it does not need any local setup or additional dependencies.
-
-See the `docker-build/Dockerfile.cloud` file to familizarize yourself with the image's content.
-
-### Prerequisites
-
- a `docker` runtime
- `make` (optional but helps for convenience)
- Huggingface token to download models, or an existing InvokeAI runtime directory from a previous installation
-
- Neither local Python nor any dependencies are required. If you don't have `make` (part of `build-essentials` on Ubuntu), or do not wish to install it, the commands from the `docker-build/Makefile` are readily adaptable to be executed directly.
-
-### Building and running the image locally
-
-1. Clone this repo and `cd docker-build`
-1. `make build` - this will build the image. (This does *not* require a GPU-capable system).
-1. _(skip this step if you already have a complete InvokeAI runtime directory)_
-    - `make configure` (This does *not* require a GPU-capable system)
-    - this will create a local cache of models and configs (a.k.a the _runtime dir_)
-    - enter your Huggingface token when prompted
-1. `make web`
-1. Open the `http://localhost:9090` URL in your browser, and enjoy the banana sushi!
-
-To use InvokeAI on the cli, run `make cli`. To open a Bash shell in the container for arbitraty advanced use, `make shell`.
-
-#### Building and running without `make`
-
-(Feel free to adapt paths such as `${HOME}/invokeai` to your liking, and modify the CLI arguments as necessary).
-
-!!! example "Build the image and configure the runtime directory"
-    ```Shell
-    cd docker-build
-
-    DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t local/invokeai:latest -f Dockerfile.cloud ..
-
-    docker run --rm -it -v ${HOME}/invokeai:/mnt/invokeai local/invokeai:latest -c "python scripts/configure_invokeai.py"
-    ```
-
-!!! example "Run the web server"
-    ```Shell
-    docker run --runtime=nvidia --gpus=all --rm -it -v ${HOME}/invokeai:/mnt/invokeai -p9090:9090 local/invokeai:latest
-    ```
-
-    Access the Web UI at http://localhost:9090
-
-!!! example "Run the InvokeAI interactive CLI"
-    ```
-    docker run --runtime=nvidia --gpus=all --rm -it -v ${HOME}/invokeai:/mnt/invokeai local/invokeai:latest -c "python scripts/invoke.py"
-    ```
-
-### Running the image in the cloud
-
-This image works anywhere you can run a container with a mounted Docker volume. You may either build this image on a cloud instance, or build and push it to your Docker registry. To manually run this on a cloud instance (such as AWS EC2, GCP or Azure VM):
-
-1. build this image either in the cloud (you'll need to pull the repo), or locally
-1. `docker tag` it as `your-registry/invokeai` and push to your registry (i.e. Dockerhub)
-1. `docker pull` it on your cloud instance
-1. configure the runtime directory as per above example, using `docker run ... configure_invokeai.py` script
-1. use either one of the `docker run` commands above, substituting the image name for your own image.
-
-To run this on Runpod, please refer to the following Runpod template: https://www.runpod.io/console/gpu-secure-cloud?template=vm19ukkycf (you need a Runpod subscription). When launching the template, feel free to set the image to pull your own build.
-
-The template's `README` provides ample detail, but at a high level, the process is as follows:
-
-1. create a pod using this Docker image
-1. ensure the pod has an `INVOKEAI_ROOT=<path_to_your_persistent_volume>` environment variable, and that it corresponds to the path to your pod's persistent volume mount
-1. Run the pod with `sleep infinity` as the Docker command
-1. Use Runpod basic SSH to connect to the pod, and run `python scripts/configure_invokeai.py` script
-1. Stop the pod, and change the Docker command to `python scripts/invoke.py --web --host 0.0.0.0`
-1. Run the pod again, connect to your pod on HTTP port 9090, and enjoy the banana sushi!
-
-Running on other cloud providers such as Vast.ai will likely work in a similar fashion.
+For example, use `GPU_FLAGS=device=GPU-3a23c669-1f69-c64e-cf85-44e9b07e7a2a` to
+choose a specific device identified by a UUID.

 ---

@ -240,13 +164,12 @@ Running on other cloud providers such as Vast.ai will likely work in a similar f
 If you're on a **Linux container** the `invoke` script is **automatically
 started** and the output dir set to the Docker volume you created earlier.

-If you're **directly on macOS follow these startup instructions**.
-With the Conda environment activated (`conda activate ldm`), run the interactive
+If you're **directly on macOS follow these startup instructions**. With the
+Conda environment activated (`conda activate ldm`), run the interactive
 interface that combines the functionality of the original scripts `txt2img` and
-`img2img`:
-Use the more accurate but VRAM-intensive full precision math because
-half-precision requires autocast and won't work.
-By default the images are saved in `outputs/img-samples/`.
+`img2img`: Use the more accurate but VRAM-intensive full precision math because
+half-precision requires autocast and won't work. By default the images are saved
+in `outputs/img-samples/`.

 ```Shell
 python3 scripts/invoke.py --full_precision
@ -262,9 +185,9 @@ invoke> q
 ### Text to Image

 For quick (but bad) image results test with 5 steps (default 50) and 1 sample
-image. This will let you know that everything is set up correctly.
-Then increase steps to 100 or more for good (but slower) results.
-The prompt can be in quotes or not.
+image. This will let you know that everything is set up correctly. Then increase
+steps to 100 or more for good (but slower) results. The prompt can be in quotes
+or not.

 ```Shell
 invoke> The hulk fighting with sheldon cooper -s5 -n1
@ -277,10 +200,9 @@ You'll need to experiment to see if face restoration is making it better or
 worse for your specific prompt.

 If you're on a container the output is set to the Docker volume. You can copy it
-wherever you want.
-You can download it from the Docker Desktop app, Volumes, my-vol, data.
-Or you can copy it from your Mac terminal. Keep in mind `docker cp` can't expand
-`*.png` so you'll need to specify the image file name.
+wherever you want. You can download it from the Docker Desktop app, Volumes,
+my-vol, data. Or you can copy it from your Mac terminal. Keep in mind
+`docker cp` can't expand `*.png` so you'll need to specify the image file name.

 On your host Mac (you can use the name of any container that mounted the
 volume):
--- a/installer/create_installer.sh
+++ b/installer/create_installer.sh
@ -14,12 +14,13 @@ fi
 VERSION=$(cd ..; python -c "from ldm.invoke import __version__ as version; print(version)")
 PATCH=""
 VERSION="v${VERSION}${PATCH}"
+LATEST_TAG="v2.3-latest"

 echo Building installer for version $VERSION
 echo "Be certain that you're in the 'installer' directory before continuing."
 read -p "Press any key to continue, or CTRL-C to exit..."

-read -e -p "Commit and tag this repo with ${VERSION} and 'latest'? [n]: " input
+read -e -p "Commit and tag this repo with '${VERSION}' and '${LATEST_TAG}'? [n]: " input
 RESPONSE=${input:='n'}
 if [ "$RESPONSE" == 'y' ]; then
    git commit -a
@ -28,8 +29,9 @@ if [ "$RESPONSE" == 'y' ]; then
 	    echo "Existing/invalid tag"
 	    exit -1
    fi
-    git push origin :refs/tags/latest
-    git tag -fa latest
+
+    git push origin :refs/tags/$LATEST_TAG
+    git tag -fa $LATEST_TAG
 fi

 # ----------------------
--- a/installer/install.sh.in
+++ b/installer/install.sh.in
@ -3,5 +3,28 @@
 # make sure we are not already in a venv
 # (don't need to check status)
 deactivate >/dev/null 2>&1
+scriptdir=$(dirname "$0")
+cd $scriptdir

-exec python3 $(dirname $0)/main.py ${@}
+function version { echo "$@" | awk -F. '{ printf("%d%03d%03d%03d\n", $1,$2,$3,$4); }'; }
+
+MINIMUM_PYTHON_VERSION=3.9.0
+PYTHON=""
+for candidate in python3.10 python3.9 python3 python python3.11 ; do
+    if ppath=`which $candidate`; then
+        python_version=$($ppath -V | awk '{ print $2 }')
+        if [ $(version $python_version) -ge $(version "$MINIMUM_PYTHON_VERSION") ]; then
+            PYTHON=$ppath
+            break
+        fi
+    fi
+done
+
+if [ -z "$PYTHON" ]; then
+    echo "A suitable Python interpreter could not be found"
+    echo "Please install Python 3.9 or higher before running this script. See instructions at $INSTRUCTIONS for help."
+    read -p "Press any key to exit"
+    exit -1
+fi
+
+exec $PYTHON ./main.py ${@}
--- a/installer/installer.py
+++ b/installer/installer.py
@ -38,7 +38,8 @@ class Installer:
        self.reqs = INSTALLER_REQS
        self.preflight()
        if os.getenv("VIRTUAL_ENV") is not None:
-            raise NotImplementedError("A virtual environment is already activated. Please 'deactivate' before installation.")
+            print("A virtual environment is already activated. Please 'deactivate' before installation.")
+            sys.exit(-1)
        self.bootstrap()

    def preflight(self) -> None:
@ -248,6 +249,7 @@ class InvokeAiInstance:
                "--require-virtualenv",
                "torch",
                "torchvision",
+                "--force-reinstall",
                "--find-links" if find_links is not None else None,
                find_links,
                "--extra-index-url" if extra_index_url is not None else None,
@ -283,7 +285,7 @@ class InvokeAiInstance:
        if FF_USE_LOCAL_WHEEL:
            # if no wheel, try to do a source install before giving up
            try:
-                src = str(next(Path.cwd().glob("InvokeAI-*.whl")))
+                src = str(next(Path(__file__).parent.glob("InvokeAI-*.whl")))
            except StopIteration:
                try:
                    src = Path(__file__).parents[1].expanduser().resolve()
@ -324,6 +326,7 @@ class InvokeAiInstance:
        Configure the InvokeAI runtime directory
        """

+        # set sys.argv to a consistent state
        new_argv = [sys.argv[0]]
        for i in range(1,len(sys.argv)):
            el = sys.argv[i]
@ -338,15 +341,12 @@ class InvokeAiInstance:

        introduction()

-        from ldm.invoke.config import configure_invokeai
+        from ldm.invoke.config import invokeai_configure

        # NOTE: currently the config script does its own arg parsing! this means the command-line switches
        # from the installer will also automatically propagate down to the config script.
        # this may change in the future with config refactoring!
-
-        # set sys.argv to a consistent state
-
-        configure_invokeai.main()
+        invokeai_configure.main()

    def install_user_scripts(self):
        """
@ -355,7 +355,10 @@ class InvokeAiInstance:

        ext = "bat" if OS == "Windows" else "sh"

-        for script in ["invoke", "update"]:
+        #scripts = ['invoke', 'update']
+        scripts = ['invoke']
+        
+        for script in scripts:
            src = Path(__file__).parent / "templates" / f"{script}.{ext}.in"
            dest = self.runtime / f"{script}.{ext}"
            shutil.copy(src, dest)
@ -443,6 +446,7 @@ def get_torch_source() -> (Union[str, None],str):
            url = "https://download.pytorch.org/whl/cpu"

    if device == 'cuda':
+        url = 'https://download.pytorch.org/whl/cu117'
        optional_modules = '[xformers]'

    # in all other cases, Torch wheels should be coming from PyPi as of Torch 1.13
--- a/installer/templates/invoke.bat.in
+++ b/installer/templates/invoke.bat.in
@ -13,7 +13,7 @@ echo 3. run textual inversion training
 echo 4. merge models (diffusers type only)
 echo 5. re-run the configure script to download new models
 echo 6. open the developer console
-set /P restore="Please enter 1, 2, 3, 4 or 5: [5] "
+set /P restore="Please enter 1, 2, 3, 4 or 5: [2] "
 if not defined restore set restore=2
 IF /I "%restore%" == "1" (
    echo Starting the InvokeAI command-line..
--- a/installer/templates/invoke.sh.in
+++ b/installer/templates/invoke.sh.in
@ -47,11 +47,11 @@ if [ "$0" != "bash" ]; then
            ;;
        3)
            echo "Starting Textual Inversion:"
-            exec textual_inversion --gui $@
+            exec invokeai-ti --gui $@
            ;;
        4)
            echo "Merging Models:"
-            exec merge_models --gui $@
+            exec invokeai-merge --gui $@
            ;;
        5)
            echo "Developer Console:"
--- a/invokeai/backend/invoke_ai_web_server.py
+++ b/invokeai/backend/invoke_ai_web_server.py
@ -626,9 +626,10 @@ class InvokeAIWebServer:
                        printable_parameters["init_mask"][:64] + "..."
                    )

-                print(
-                    f">> Image generation requested: {printable_parameters}\nESRGAN parameters: {esrgan_parameters}\nFacetool parameters: {facetool_parameters}"
-                )
+                print(f'\n>> Image Generation Parameters:\n\n{printable_parameters}\n')
+                print(f'>> ESRGAN Parameters: {esrgan_parameters}')
+                print(f'>> Facetool Parameters: {facetool_parameters}')
+
                self.generate_images(
                    generation_parameters,
                    esrgan_parameters,
@ -1154,7 +1155,7 @@ class InvokeAIWebServer:
                    image, os.path.basename(path), self.thumbnail_image_path
                )

-                print(f'>> Image generated: "{path}"')
+                print(f'\n\n>> Image generated: "{path}"\n')
                self.write_log_message(f'[Generated] "{path}": {command}')

                if progress.total_iterations > progress.current_iteration:
@ -1193,8 +1194,6 @@ class InvokeAIWebServer:

                progress.set_current_iteration(progress.current_iteration + 1)

-            print(generation_parameters)
-
            def diffusers_step_callback_adapter(*cb_args, **kwargs):
                if isinstance(cb_args[0], PipelineIntermediateState):
                    progress_state: PipelineIntermediateState = cb_args[0]
@ -1209,12 +1208,18 @@ class InvokeAIWebServer:
            )

        except KeyboardInterrupt:
+            # Clear the CUDA cache on an exception
+            self.empty_cuda_cache()
            self.socketio.emit("processingCanceled")
            raise
        except CanceledException:
+            # Clear the CUDA cache on an exception
+            self.empty_cuda_cache()
            self.socketio.emit("processingCanceled")
            pass
        except Exception as e:
+            # Clear the CUDA cache on an exception
+            self.empty_cuda_cache()
            print(e)
            self.socketio.emit("error", {"message": (str(e))})
            print("\n")
@ -1222,6 +1227,12 @@ class InvokeAIWebServer:
            traceback.print_exc()
            print("\n")

+    def empty_cuda_cache(self):
+        if self.generate.device.type == "cuda":
+            import torch.cuda
+
+            torch.cuda.empty_cache()
+
    def parameters_to_generated_image_metadata(self, parameters):
        try:
            # top-level metadata minus `image` or `images`
@ -1305,8 +1316,6 @@ class InvokeAIWebServer:

            rfc_dict["variations"] = variations

-            print(parameters)
-
            if rfc_dict["type"] == "img2img":
                rfc_dict["strength"] = parameters["strength"]
                rfc_dict["fit"] = parameters["fit"]  # TODO: Noncompliant
--- a/invokeai/frontend/README.md
+++ b/invokeai/frontend/README.md
@ -1,28 +1,20 @@
-# Stable Diffusion Web UI
+# InvokeAI UI dev setup

-## Run
+The UI is in `invokeai/frontend`.

- `python scripts/dream.py --web` serves both frontend and backend at
-  http://localhost:9090
+## Environment set up

-## Evironment
-
-Install [node](https://nodejs.org/en/download/) (includes npm) and optionally
+Install [node](https://nodejs.org/en/download/) (includes npm) and
 [yarn](https://yarnpkg.com/getting-started/install).

-From `frontend/` run `npm install` / `yarn install` to install the frontend
-packages.
+From `invokeai/frontend/` run `yarn install` to get everything set up.

 ## Dev

-1. From `frontend/`, run `npm dev` / `yarn dev` to start the dev server.
-2. Run `python scripts/dream.py --web`.
-3. Navigate to the dev server address e.g. `http://localhost:5173/`.
+1. Start the dev server: `yarn dev`
+2. Start the InvokeAI UI per usual: `invokeai --web`
+3. Point your browser to the dev server address e.g. `http://localhost:5173/`

-To build for dev: `npm build-dev` / `yarn build-dev`
+To build for dev: `yarn build-dev`

-To build for production: `npm build` / `yarn build`
-
-## TODO
-
- Search repo for "TODO"
+To build for production: `yarn build`
--- a/invokeai/frontend/dist/assets/index-legacy-7649c4ae.js
+++ b/invokeai/frontend/dist/assets/index-legacy-7649c4ae.js
--- a/invokeai/frontend/dist/assets/index.1536494e.css
+++ b/invokeai/frontend/dist/assets/index.1536494e.css
--- a/invokeai/frontend/dist/assets/index.b7daf15c.js
+++ b/invokeai/frontend/dist/assets/index.b7daf15c.js
--- a/invokeai/frontend/dist/index.html
+++ b/invokeai/frontend/dist/index.html
@ -7,8 +7,8 @@
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>InvokeAI - A Stable Diffusion Toolkit</title>
    <link rel="shortcut icon" type="icon" href="./assets/favicon.0d253ced.ico" />
-    <script type="module" crossorigin src="./assets/index.2a9ecaa6.js"></script>
-    <link rel="stylesheet" href="./assets/index.8badc8b4.css">
+    <script type="module" crossorigin src="./assets/index.b7daf15c.js"></script>
+    <link rel="stylesheet" href="./assets/index.1536494e.css">
    <script type="module">try{import.meta.url;import("_").catch(()=>1);}catch(e){}window.__vite_is_modern_browser=true;</script>
    <script type="module">!function(){if(window.__vite_is_modern_browser)return;console.warn("vite: loading legacy build because dynamic import or import.meta.url is unsupported, syntax error above should be ignored");var e=document.getElementById("vite-legacy-polyfill"),n=document.createElement("script");n.src=e.src,n.onload=function(){System.import(document.getElementById('vite-legacy-entry').getAttribute('data-src'))},document.body.appendChild(n)}();</script>
  </head>
@ -18,6 +18,6 @@
    
    <script nomodule>!function(){var e=document,t=e.createElement("script");if(!("noModule"in t)&&"onbeforeload"in t){var n=!1;e.addEventListener("beforeload",(function(e){if(e.target===t)n=!0;else if(!e.target.hasAttribute("nomodule")||!n)return;e.preventDefault()}),!0),t.type="module",t.src=".",e.head.appendChild(t),t.remove()}}();</script>
    <script nomodule crossorigin id="vite-legacy-polyfill" src="./assets/polyfills-legacy-dde3a68a.js"></script>
-    <script nomodule crossorigin id="vite-legacy-entry" data-src="./assets/index-legacy-8f3bb5f8.js">System.import(document.getElementById('vite-legacy-entry').getAttribute('data-src'))</script>
+    <script nomodule crossorigin id="vite-legacy-entry" data-src="./assets/index-legacy-7649c4ae.js">System.import(document.getElementById('vite-legacy-entry').getAttribute('data-src'))</script>
  </body>
 </html>
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/common/en-US.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/common/en-US.json
@ -21,6 +21,7 @@
  "langSpanish": "Spanish",
  "langJapanese": "Japanese",
  "langDutch": "Dutch",
+  "langUkranian": "Ukranian",
  "text2img": "Text To Image",
  "img2img": "Image To Image",
  "unifiedCanvas": "Unified Canvas",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/common/en.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/common/en.json
@ -21,6 +21,7 @@
  "langSpanish": "Spanish",
  "langJapanese": "Japanese",
  "langDutch": "Dutch",
+  "langUkranian": "Ukranian",
  "text2img": "Text To Image",
  "img2img": "Image To Image",
  "unifiedCanvas": "Unified Canvas",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/common/it.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/common/it.json
@ -19,6 +19,8 @@
  "langPolish": "Polacco",
  "langSimplifiedChinese": "Cinese semplificato",
  "langSpanish": "Spagnolo",
+  "langJapanese": "Giapponese",
+  "langDutch": "Olandese",
  "text2img": "Testo a Immagine",
  "img2img": "Immagine a Immagine",
  "unifiedCanvas": "Tela unificata",
@ -34,6 +36,7 @@
  "upload": "Caricamento",
  "close": "Chiudi",
  "load": "Carica",
+  "back": "Indietro",
  "statusConnected": "Collegato",
  "statusDisconnected": "Disconnesso",
  "statusError": "Errore",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/common/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/common/ua.json
@ -0,0 +1,53 @@
+{
+  "hotkeysLabel": "Гарячi клавіші",
+  "themeLabel": "Тема",
+  "languagePickerLabel": "Мова",
+  "reportBugLabel": "Повідомити про помилку",
+  "githubLabel": "Github",
+  "discordLabel": "Discord",
+  "settingsLabel": "Налаштування",
+  "darkTheme": "Темна",
+  "lightTheme": "Світла",
+  "greenTheme": "Зелена",
+  "langEnglish": "Англійська",
+  "langRussian": "Російська",
+  "langItalian": "Iталійська",
+  "langPortuguese": "Португальська",
+  "langFrench": "Французька",
+  "text2img": "Зображення із тексту (text2img)",
+  "img2img": "Зображення із зображення (img2img)",
+  "unifiedCanvas": "Універсальне полотно",
+  "nodes": "Вузли",
+  "nodesDesc": "Система генерації зображень на основі нодів (вузлів) вже розробляється. Слідкуйте за новинами про цю чудову функцію.",
+  "postProcessing": "Постобробка",
+  "postProcessDesc1": "Invoke AI пропонує широкий спектр функцій постобробки. Збільшення зображення (upscale) та відновлення облич вже доступні в інтерфейсі. Отримайте доступ до них з меню 'Додаткові параметри' на вкладках 'Зображення із тексту' та 'Зображення із зображення'. Обробляйте зображення безпосередньо, використовуючи кнопки дій із зображеннями над поточним зображенням або в режимі перегляду.",
+  "postProcessDesc2": "Найближчим часом буде випущено спеціальний інтерфейс для більш сучасних процесів постобробки.",
+  "postProcessDesc3": "Інтерфейс командного рядка Invoke AI пропонує різні інші функції, включаючи збільшення Embiggen",
+  "training": "Навчання",
+  "trainingDesc1": "Спеціальний інтерфейс для навчання власних моделей з використанням Textual Inversion та Dreambooth",
+  "trainingDesc2": "InvokeAI вже підтримує навчання моделей за допомогою TI, через інтерфейс командного рядка.",
+  "upload": "Завантажити",
+  "close": "Закрити",
+  "load": "Завантажити",
+  "statusConnected": "Підключено",
+  "statusDisconnected": "Відключено",
+  "statusError": "Помилка",
+  "statusPreparing": "Підготування",
+  "statusProcessingCanceled": "Обробка перервана",
+  "statusProcessingComplete": "Обробка завершена",
+  "statusGenerating": "Генерація",
+  "statusGeneratingTextToImage": "Генерація зображення із тексту",
+  "statusGeneratingImageToImage": "Генерація зображення із зображення",
+  "statusGeneratingInpainting": "Домальовка всередині",
+  "statusGeneratingOutpainting": "Домальовка зовні",
+  "statusGenerationComplete": "Генерація завершена",
+  "statusIterationComplete": "Iтерація завершена",
+  "statusSavingImage": "Збереження зображення",
+  "statusRestoringFaces": "Відновлення облич",
+  "statusRestoringFacesGFPGAN": "Відновлення облич (GFPGAN)",
+  "statusRestoringFacesCodeFormer": "Відновлення облич (CodeFormer)",
+  "statusUpscaling": "Збільшення",
+  "statusUpscalingESRGAN": "Збільшення (ESRGAN)",
+  "statusLoadingModel": "Завантаження моделі",
+  "statusModelChanged": "Модель змінено"
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/gallery/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/gallery/ua.json
@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "generations": "Генерації",
+  "showGenerations": "Показувати генерації",
+  "uploads": "Завантаження",
+  "showUploads": "Показувати завантаження",
+  "galleryImageSize": "Розмір зображень",
+  "galleryImageResetSize": "Аатоматичний розмір",
+  "gallerySettings": "Налаштування галереї",
+  "maintainAspectRatio": "Зберігати пропорції",
+  "autoSwitchNewImages": "Автоматично вибирати нові",
+  "singleColumnLayout": "Одна колонка",
+  "pinGallery": "Закріпити галерею",
+  "allImagesLoaded": "Всі зображення завантажені",
+  "loadMore": "Завантажити більше",
+  "noImagesInGallery": "Зображень немає"
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/hotkeys/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/hotkeys/ua.json
@ -0,0 +1,207 @@
+{
+  "keyboardShortcuts": "Клавіатурні скорочення",
+  "appHotkeys": "Гарячі клавіші програми",
+  "generalHotkeys": "Загальні гарячі клавіші",
+  "galleryHotkeys": "Гарячі клавіші галереї",
+  "unifiedCanvasHotkeys": "Гарячі клавіші універсального полотна",
+  "invoke": {
+    "title": "Invoke",
+    "desc": "Згенерувати зображення"
+  },
+  "cancel": {
+    "title": "Скасувати",
+    "desc": "Скасувати генерацію зображення"
+  },
+  "focusPrompt": {
+    "title": "Переключитися на введення запиту",
+    "desc": "Перемикання на область введення запиту"
+  },
+  "toggleOptions": {
+    "title": "Показати/приховати параметри",
+    "desc": "Відкривати і закривати панель параметрів"
+  },
+  "pinOptions": {
+    "title": "Закріпити параметри",
+    "desc": "Закріпити панель параметрів"
+  },
+  "toggleViewer": {
+    "title": "Показати перегляд",
+    "desc": "Відкривати і закривати переглядач зображень"
+  },
+  "toggleGallery": {
+    "title": "Показати галерею",
+    "desc": "Відкривати і закривати скриньку галереї"
+  },
+  "maximizeWorkSpace": {
+    "title": "Максимізувати робочий простір",
+    "desc": "Приховати панелі і максимізувати робочу область"
+  },
+  "changeTabs": {
+    "title": "Переключити вкладку",
+    "desc": "Переключитися на іншу робочу область"
+  },
+  "consoleToggle": {
+    "title": "Показати консоль",
+    "desc": "Відкривати і закривати консоль"
+  },
+  "setPrompt": {
+    "title": "Використовувати запит",
+    "desc": "Використати запит із поточного зображення"
+  },
+  "setSeed": {
+    "title": "Використовувати сід",
+    "desc": "Використовувати сід поточного зображення"
+  },
+  "setParameters": {
+    "title": "Використовувати всі параметри",
+    "desc": "Використовувати всі параметри поточного зображення"
+  },
+  "restoreFaces": {
+    "title": "Відновити обличчя",
+    "desc": "Відновити обличчя на поточному зображенні"
+  },
+  "upscale": {
+    "title": "Збільшення",
+    "desc": "Збільшити поточне зображення"
+  },
+  "showInfo": {
+    "title": "Показати метадані",
+    "desc": "Показати метадані з поточного зображення"
+  },
+  "sendToImageToImage": {
+    "title": "Відправити в img2img",
+    "desc": "Надіслати поточне зображення в Image To Image"
+  },
+  "deleteImage": {
+    "title": "Видалити зображення",
+    "desc": "Видалити поточне зображення"
+  },
+  "closePanels": {
+    "title": "Закрити панелі",
+    "desc": "Закриває відкриті панелі"
+  },
+  "previousImage": {
+    "title": "Попереднє зображення",
+    "desc": "Відображати попереднє зображення в галереї"
+  },
+  "nextImage": {
+    "title": "Наступне зображення",
+    "desc": "Відображення наступного зображення в галереї"
+  },
+  "toggleGalleryPin": {
+    "title": "Закріпити галерею",
+    "desc": "Закріплює і відкріплює галерею"
+  },
+  "increaseGalleryThumbSize": {
+    "title": "Збільшити розмір мініатюр галереї",
+    "desc": "Збільшує розмір мініатюр галереї"
+  },
+  "reduceGalleryThumbSize": {
+    "title": "Зменшує розмір мініатюр галереї",
+    "desc": "Зменшує розмір мініатюр галереї"
+  },
+  "selectBrush": {
+    "title": "Вибрати пензель",
+    "desc": "Вибирає пензель для полотна"
+  },
+  "selectEraser": {
+    "title": "Вибрати ластик",
+    "desc": "Вибирає ластик для полотна"
+  },
+  "reduceBrushSize": {
+    "title": "Зменшити розмір пензля",
+    "desc": "Зменшує розмір пензля/ластика полотна"
+  },
+  "increaseBrushSize": {
+    "title": "Збільшити розмір пензля",
+    "desc": "Збільшує розмір пензля/ластика полотна"
+  },
+  "reduceBrushOpacity": {
+    "title": "Зменшити непрозорість пензля",
+    "desc": "Зменшує непрозорість пензля полотна"
+  },
+  "increaseBrushOpacity": {
+    "title": "Збільшити непрозорість пензля",
+    "desc": "Збільшує непрозорість пензля полотна"
+  },
+  "moveTool": {
+    "title": "Інструмент переміщення",
+    "desc": "Дозволяє переміщатися по полотну"
+  },
+  "fillBoundingBox": {
+    "title": "Заповнити обмежувальну рамку",
+    "desc": "Заповнює обмежувальну рамку кольором пензля"
+  },
+  "eraseBoundingBox": {
+    "title": "Стерти обмежувальну рамку",
+    "desc": "Стирає область обмежувальної рамки"
+  },
+  "colorPicker": {
+    "title": "Вибрати колір",
+    "desc": "Вибирає засіб вибору кольору полотна"
+  },
+  "toggleSnap": {
+    "title": "Увімкнути прив'язку",
+    "desc": "Вмикає/вимикає прив'язку до сітки"
+  },
+  "quickToggleMove": {
+    "title": "Швидке перемикання переміщення",
+    "desc": "Тимчасово перемикає режим переміщення"
+  },
+  "toggleLayer": {
+    "title": "Переключити шар",
+    "desc": "Перемикання маски/базового шару"
+  },
+  "clearMask": {
+    "title": "Очистити маску",
+    "desc": "Очистити всю маску"
+  },
+  "hideMask": {
+    "title": "Приховати маску",
+    "desc": "Приховує/показує маску"
+  },
+  "showHideBoundingBox": {
+    "title": "Показати/приховати обмежувальну рамку",
+    "desc": "Переключити видимість обмежувальної рамки"
+  },
+  "mergeVisible": {
+    "title": "Об'єднати видимі",
+    "desc": "Об'єднати всі видимі шари полотна"
+  },
+  "saveToGallery": {
+    "title": "Зберегти в галерею",
+    "desc": "Зберегти поточне полотно в галерею"
+  },
+  "copyToClipboard": {
+    "title": "Копіювати в буфер обміну",
+    "desc": "Копіювати поточне полотно в буфер обміну"
+  },
+  "downloadImage": {
+    "title": "Завантажити зображення",
+    "desc": "Завантажити вміст полотна"
+  },
+  "undoStroke": {
+    "title": "Скасувати пензель",
+    "desc": "Скасувати мазок пензля"
+  },
+  "redoStroke": {
+    "title": "Повторити мазок пензля",
+    "desc": "Повторити мазок пензля"
+  },
+  "resetView": {
+    "title": "Вид за замовчуванням",
+    "desc": "Скинути вид полотна"
+  },
+  "previousStagingImage": {
+    "title": "Попереднє зображення",
+    "desc": "Попереднє зображення"
+  },
+  "nextStagingImage": {
+    "title": "Наступне зображення",
+    "desc": "Наступне зображення"
+  },
+  "acceptStagingImage": {
+    "title": "Прийняти зображення",
+    "desc": "Прийняти поточне зображення"
+  }
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/modelmanager/it.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/modelmanager/it.json
@ -1,24 +1,34 @@
 {
  "modelManager": "Gestione Modelli",
  "model": "Modello",
+  "allModels": "Tutti i Modelli",
+  "checkpointModels": "Checkpoint",
+  "diffusersModels": "Diffusori",
+  "safetensorModels": "SafeTensor",
  "modelAdded": "Modello Aggiunto",
  "modelUpdated": "Modello Aggiornato",
  "modelEntryDeleted": "Modello Rimosso",
  "cannotUseSpaces": "Impossibile utilizzare gli spazi",
  "addNew": "Aggiungi nuovo",
  "addNewModel": "Aggiungi nuovo Modello",
+  "addCheckpointModel": "Aggiungi modello Checkpoint / Safetensor",
+  "addDiffuserModel": "Aggiungi Diffusori",
  "addManually": "Aggiungi manualmente",
  "manual": "Manuale",
  "name": "Nome",
  "nameValidationMsg": "Inserisci un nome per il modello",
  "description": "Descrizione",
  "descriptionValidationMsg": "Aggiungi una descrizione per il modello",
-  "config": "Config",
+  "config": "Configurazione",
  "configValidationMsg": "Percorso del file di configurazione del modello.",
  "modelLocation": "Posizione del modello",
  "modelLocationValidationMsg": "Percorso dove si trova il modello.",
+  "repo_id": "Repo ID",
+  "repoIDValidationMsg": "Repository online del modello",
  "vaeLocation": "Posizione file VAE",
  "vaeLocationValidationMsg": "Percorso dove si trova il file VAE.",
+  "vaeRepoID": "VAE Repo ID",
+  "vaeRepoIDValidationMsg": "Repository online del file VAE",
  "width": "Larghezza",
  "widthValidationMsg": "Larghezza predefinita del modello.",
  "height": "Altezza",
@ -49,5 +59,9 @@
  "deleteModel": "Elimina modello",
  "deleteConfig": "Elimina configurazione",
  "deleteMsg1": "Sei sicuro di voler eliminare questo modello da InvokeAI?",
-  "deleteMsg2": "Questo non eliminerà il file Checkpoint del modello dal tuo disco. Puoi aggiungerlo nuovamente se lo desideri."
+  "deleteMsg2": "Questo non eliminerà il file Checkpoint del modello dal tuo disco. Puoi aggiungerlo nuovamente se lo desideri.",
+  "formMessageDiffusersModelLocation": "Ubicazione modelli diffusori",
+  "formMessageDiffusersModelLocationDesc": "Inseriscine almeno uno.",
+  "formMessageDiffusersVAELocation": "Ubicazione file VAE",
+  "formMessageDiffusersVAELocationDesc": "Se non fornito, InvokeAI cercherà il file VAE all'interno dell'ubicazione del modello sopra indicata."
 }
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/modelmanager/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/modelmanager/ua.json
@ -0,0 +1,53 @@
+{
+  "modelManager": "Менеджер моделей",
+  "model": "Модель",
+  "modelAdded": "Модель додана",
+  "modelUpdated": "Модель оновлена",
+  "modelEntryDeleted": "Запис про модель видалено",
+  "cannotUseSpaces": "Не можна використовувати пробіли",
+  "addNew": "Додати нову",
+  "addNewModel": "Додати нову модель",
+  "addManually": "Додати вручну",
+  "manual": "Ручне",
+  "name": "Назва",
+  "nameValidationMsg": "Введіть назву моделі",
+  "description": "Опис",
+  "descriptionValidationMsg": "Введіть опис моделі",
+  "config": "Файл конфігурації",
+  "configValidationMsg": "Шлях до файлу конфігурації",
+  "modelLocation": "Розташування моделі",
+  "modelLocationValidationMsg": "Шлях до файлу з моделлю",
+  "vaeLocation": "Розтышування VAE",
+  "vaeLocationValidationMsg": "Шлях до VAE",
+  "width": "Ширина",
+  "widthValidationMsg": "Початкова ширина зображень",
+  "height": "Висота",
+  "heightValidationMsg": "Початкова висота зображень",
+  "addModel": "Додати модель",
+  "updateModel": "Оновити модель",
+  "availableModels": "Доступні моделі",
+  "search": "Шукати",
+  "load": "Завантажити",
+  "active": "активна",
+  "notLoaded": "не завантажена",
+  "cached": "кешована",
+  "checkpointFolder": "Папка з моделями",
+  "clearCheckpointFolder": "Очистити папку з моделями",
+  "findModels": "Знайти моделі",
+  "scanAgain": "Сканувати знову",
+  "modelsFound": "Знайдені моделі",
+  "selectFolder": "Обрати папку",
+  "selected": "Обрані",
+  "selectAll": "Обрати всі",
+  "deselectAll": "Зняти выділення",
+  "showExisting": "Показувати додані",
+  "addSelected": "Додати обрані",
+  "modelExists": "Модель вже додана",
+  "selectAndAdd": "Оберіть і додайте моделі із списку",
+  "noModelsFound": "Моделі не знайдені",
+  "delete": "Видалити",
+  "deleteModel": "Видалити модель",
+  "deleteConfig": "Видалити конфігурацію",
+  "deleteMsg1": "Ви точно хочете видалити модель із InvokeAI?",
+  "deleteMsg2": "Це не призведе до видалення файлу моделі з диску. Позніше ви можете додати його знову."
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/options/en-US.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/options/en-US.json
@ -24,6 +24,7 @@
  "otherOptions": "Other Options",
  "seamlessTiling": "Seamless Tiling",
  "hiresOptim": "High Res Optimization",
+  "hiresStrength": "High Res Strength",
  "imageFit": "Fit Initial Image To Output Size",
  "codeformerFidelity": "Fidelity",
  "seamSize": "Seam Size",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/options/en.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/options/en.json
@ -24,6 +24,7 @@
  "otherOptions": "Other Options",
  "seamlessTiling": "Seamless Tiling",
  "hiresOptim": "High Res Optimization",
+  "hiresStrength": "High Res Strength",
  "imageFit": "Fit Initial Image To Output Size",
  "codeformerFidelity": "Fidelity",
  "seamSize": "Seam Size",
@ -43,6 +44,7 @@
  "invoke": "Invoke",
  "cancel": "Cancel",
  "promptPlaceholder": "Type prompt here. [negative tokens], (upweight)++, (downweight)--, swap and blend are available (see docs)",
+  "negativePrompts": "Negative Prompts",
  "sendTo": "Send to",
  "sendToImg2Img": "Send to Image to Image",
  "sendToUnifiedCanvas": "Send To Unified Canvas",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/options/it.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/options/it.json
@ -40,7 +40,7 @@
  "infillScalingHeader": "Riempimento e ridimensionamento",
  "img2imgStrength": "Forza da Immagine a Immagine",
  "toggleLoopback": "Attiva/disattiva elaborazione ricorsiva",
-  "invoke": "Invoca",
+  "invoke": "Invoke",
  "cancel": "Annulla",
  "promptPlaceholder": "Digita qui il prompt usando termini in lingua inglese. [token negativi], (aumenta il peso)++, (diminuisci il peso)--, scambia e fondi sono disponibili (consulta la documentazione)",
  "sendTo": "Invia a",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/options/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/options/ua.json
@ -0,0 +1,62 @@
+{
+  "images": "Зображення",
+  "steps": "Кроки",
+  "cfgScale": "Рівень CFG",
+  "width": "Ширина",
+  "height": "Висота",
+  "sampler": "Семплер",
+  "seed": "Сід",
+  "randomizeSeed": "Випадковий сид",
+  "shuffle": "Оновити",
+  "noiseThreshold": "Поріг шуму",
+  "perlinNoise": "Шум Перліна",
+  "variations": "Варіації",
+  "variationAmount": "Кількість варіацій",
+  "seedWeights": "Вага сіду",
+  "faceRestoration": "Відновлення облич",
+  "restoreFaces": "Відновити обличчя",
+  "type": "Тип",
+  "strength": "Сила",
+  "upscaling": "Збільшення",
+  "upscale": "Збільшити",
+  "upscaleImage": "Збільшити зображення",
+  "scale": "Масштаб",
+  "otherOptions": "інші параметри",
+  "seamlessTiling": "Безшовний узор",
+  "hiresOptim": "Висока роздільна здатність",
+  "imageFit": "Вмістити зображення",
+  "codeformerFidelity": "Точність",
+  "seamSize": "Размір шву",
+  "seamBlur": "Розмиття шву",
+  "seamStrength": "Сила шву",
+  "seamSteps": "Кроки шву",
+  "inpaintReplace": "Inpaint-заміна",
+  "scaleBeforeProcessing": "Масштабувати",
+  "scaledWidth": "Масштаб Ш",
+  "scaledHeight": "Масштаб В",
+  "infillMethod": "Засіб заповнення",
+  "tileSize": "Розмір області",
+  "boundingBoxHeader": "Обмежуюча рамка",
+  "seamCorrectionHeader": "Налаштування шву",
+  "infillScalingHeader": "Заповнення і масштабування",
+  "img2imgStrength": "Сила обробки img2img",
+  "toggleLoopback": "Зациклити обробку",
+  "invoke": "Викликати",
+  "cancel": "Скасувати",
+  "promptPlaceholder": "Введіть запит тут (англійською). [видалені токени], (більш вагомі)++, (менш вагомі)--, swap и blend також доступні (дивіться Github)",
+  "sendTo": "Надіслати",
+  "sendToImg2Img": "Надіслати у img2img",
+  "sendToUnifiedCanvas": "Надіслати на полотно",
+  "copyImageToLink": "Скопіювати посилання",
+  "downloadImage": "Завантажити",
+  "openInViewer": "Відкрити у переглядачі",
+  "closeViewer": "Закрити переглядач",
+  "usePrompt": "Використати запит",
+  "useSeed": "Використати сід",
+  "useAll": "Використати все",
+  "useInitImg": "Використати як початкове",
+  "info": "Метадані",
+  "deleteImage": "Видалити зображення",
+  "initialImage": "Початкове зображення",
+  "showOptionsPanel": "Показати панель налаштувань"
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/settings/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/settings/ua.json
@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "models": "Моделі",
+  "displayInProgress": "Показувати процес генерації",
+  "saveSteps": "Зберігати кожні n кроків",
+  "confirmOnDelete": "Підтверджувати видалення",
+  "displayHelpIcons": "Показувати значки підказок",
+  "useCanvasBeta": "Показувати інструменты зліва (Beta UI)",
+  "enableImageDebugging": "Увімкнути налагодження",
+  "resetWebUI": "Повернути початкові",
+  "resetWebUIDesc1": "Скидання настройок веб-інтерфейсу видаляє лише локальний кеш браузера з вашими зображеннями та налаштуваннями. Це не призводить до видалення зображень з диску.",
+  "resetWebUIDesc2": "Якщо зображення не відображаються в галереї або не працює ще щось, спробуйте скинути налаштування, перш ніж повідомляти про проблему на GitHub.",
+  "resetComplete": "Інтерфейс скинуто. Оновіть цю сторінку."
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/toast/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/toast/ua.json
@ -0,0 +1,32 @@
+{
+  "tempFoldersEmptied": "Тимчасова папка очищена",
+  "uploadFailed": "Не вдалося завантажити",
+  "uploadFailedMultipleImagesDesc": "Можна вставити лише одне зображення (ви спробували вставити декілька)",
+  "uploadFailedUnableToLoadDesc": "Неможливо завантажити файл",
+  "downloadImageStarted": "Завантаження зображення почалося",
+  "imageCopied": "Зображення скопійоване",
+  "imageLinkCopied": "Посилання на зображення скопійовано",
+  "imageNotLoaded": "Зображення не завантажено",
+  "imageNotLoadedDesc": "Не знайдено зображення для надсилання до img2img",
+  "imageSavedToGallery": "Зображення збережено в галерею",
+  "canvasMerged": "Полотно об'єднане",
+  "sentToImageToImage": "Надіслати до img2img",
+  "sentToUnifiedCanvas": "Надіслати на полотно",
+  "parametersSet": "Параметри задані",
+  "parametersNotSet": "Параметри не задані",
+  "parametersNotSetDesc": "Не знайдені метадані цього зображення",
+  "parametersFailed": "Проблема із завантаженням параметрів",
+  "parametersFailedDesc": "Неможливо завантажити початкове зображення",
+  "seedSet": "Сід заданий",
+  "seedNotSet": "Сід не заданий",
+  "seedNotSetDesc": "Не вдалося знайти сід для зображення",
+  "promptSet": "Запит заданий",
+  "promptNotSet": "Запит не заданий",
+  "promptNotSetDesc": "Не вдалося знайти запит для зображення",
+  "upscalingFailed": "Збільшення не вдалося",
+  "faceRestoreFailed": "Відновлення облич не вдалося",
+  "metadataLoadFailed": "Не вдалося завантажити метадані",
+  "initialImageSet": "Початкове зображення задане",
+  "initialImageNotSet": "Початкове зображення не задане",
+  "initialImageNotSetDesc": "Не вдалося завантажити початкове зображення"
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/tooltip/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/tooltip/ua.json
@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "feature": {
+    "prompt": "Це поле для тексту запиту, включаючи об'єкти генерації та стилістичні терміни. У запит можна включити і коефіцієнти ваги (значущості токена), але консольні команди та параметри не працюватимуть.",
+    "gallery": "Тут відображаються генерації з папки outputs у міру їх появи.",
+    "other": "Ці опції включають альтернативні режими обробки для Invoke. 'Безшовний узор' створить на виході узори, що повторюються. 'Висока роздільна здатність' - це генерація у два етапи за допомогою img2img: використовуйте це налаштування, коли хочете отримати цільне зображення більшого розміру без артефактів.",
+    "seed": "Значення сіду впливає на початковий шум, з якого сформується зображення. Можна використовувати вже наявний сід із попередніх зображень. 'Поріг шуму' використовується для пом'якшення артефактів при високих значеннях CFG (спробуйте в діапазоні 0-10), а 'Перлін' - для додавання шуму Перліна в процесі генерації: обидва параметри служать для більшої варіативності результатів.",
+    "variations": "Спробуйте варіацію зі значенням від 0.1 до 1.0, щоб змінити результат для заданого сиду. Цікаві варіації сиду знаходяться між 0.1 і 0.3.",
+    "upscale": "Використовуйте ESRGAN, щоб збільшити зображення відразу після генерації.",
+    "faceCorrection": "Корекція облич за допомогою GFPGAN або Codeformer: алгоритм визначає обличчя у готовому зображенні та виправляє будь-які дефекти. Високі значення сили змінюють зображення сильніше, в результаті обличчя будуть виглядати привабливіше. У Codeformer більш висока точність збереже вихідне зображення на шкоду корекції обличчя.",
+    "imageToImage": "'Зображення до зображення' завантажує будь-яке зображення, яке потім використовується для генерації разом із запитом. Чим більше значення, тим сильніше зміниться зображення в результаті. Можливі значення від 0 до 1, рекомендується діапазон 0.25-0.75",
+    "boundingBox": "'Обмежуюча рамка' аналогічна налаштуванням 'Ширина' і 'Висота' для 'Зображення з тексту' або 'Зображення до зображення'. Буде оброблена тільки область у рамці.",
+    "seamCorrection": "Керування обробкою видимих швів, що виникають між зображеннями на полотні.",
+    "infillAndScaling": "Керування методами заповнення (використовується для масок або стертих частин полотна) та масштабування (корисно для малих розмірів обмежуючої рамки)."
+  }
+}
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/unifiedcanvas/it.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/unifiedcanvas/it.json
@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "layer": "Layer",
+  "layer": "Livello",
  "base": "Base",
  "mask": "Maschera",
  "maskingOptions": "Opzioni di mascheramento",
--- a/invokeai/frontend/dist/locales/unifiedcanvas/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/dist/locales/unifiedcanvas/ua.json
@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "layer": "Шар",
+  "base": "Базовий",
+  "mask": "Маска",
+  "maskingOptions": "Параметри маски",
+  "enableMask": "Увiмкнути маску",
+  "preserveMaskedArea": "Зберiгати замасковану область",
+  "clearMask": "Очистити маску",
+  "brush": "Пензель",
+  "eraser": "Гумка",
+  "fillBoundingBox": "Заповнити обмежуючу рамку",
+  "eraseBoundingBox": "Стерти обмежуючу рамку",
+  "colorPicker": "Пiпетка",
+  "brushOptions": "Параметри пензля",
+  "brushSize": "Розмiр",
+  "move": "Перемiстити",
+  "resetView": "Скинути вигляд",
+  "mergeVisible": "Об'єднати видимi",
+  "saveToGallery": "Зберегти до галереї",
+  "copyToClipboard": "Копiювати до буферу обмiну",
+  "downloadAsImage": "Завантажити як зображення",
+  "undo": "Вiдмiнити",
+  "redo": "Повторити",
+  "clearCanvas": "Очистити полотно",
+  "canvasSettings": "Налаштування полотна",
+  "showIntermediates": "Показувати процес",
+  "showGrid": "Показувати сiтку",
+  "snapToGrid": "Прив'язати до сітки",
+  "darkenOutsideSelection": "Затемнити полотно зовні",
+  "autoSaveToGallery": "Автозбереження до галереї",
+  "saveBoxRegionOnly": "Зберiгати тiльки видiлення",
+  "limitStrokesToBox": "Обмежити штрихи виділенням",
+  "showCanvasDebugInfo": "Показати налаштування полотна",
+  "clearCanvasHistory": "Очистити iсторiю полотна",
+  "clearHistory": "Очистити iсторiю",
+  "clearCanvasHistoryMessage": "Очищення історії полотна залишає поточне полотно незайманим, але видаляє історію скасування та повтору",
+  "clearCanvasHistoryConfirm": "Ви впевнені, що хочете очистити історію полотна?",
+  "emptyTempImageFolder": "Очистити тимчасову папку",
+  "emptyFolder": "Очистити папку",
+  "emptyTempImagesFolderMessage": "Очищення папки тимчасових зображень також повністю скидає полотно, включаючи всю історію скасування/повтору, зображення та базовий шар полотна, що розміщуються.",
+  "emptyTempImagesFolderConfirm": "Ви впевнені, що хочете очистити тимчасову папку?",
+  "activeLayer": "Активний шар",
+  "canvasScale": "Масштаб полотна",
+  "boundingBox": "Обмежуюча рамка",
+  "scaledBoundingBox": "Масштабування рамки",
+  "boundingBoxPosition": "Позиція обмежуючої рамки",
+  "canvasDimensions": "Разміри полотна",
+  "canvasPosition": "Розташування полотна",
+  "cursorPosition": "Розташування курсора",
+  "previous": "Попереднє",
+  "next": "Наступне",
+  "принять": "Приняти",
+  "showHide": "Показати/Сховати",
+  "discardAll": "Відмінити все",
+  "betaClear": "Очистити",
+  "betaDarkenOutside": "Затемнити зовні",
+  "betaLimitToBox": "Обмежити виділенням",
+  "betaPreserveMasked": "Зберiгати замасковану область"
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/common/en-US.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/common/en-US.json
@ -21,6 +21,7 @@
  "langSpanish": "Spanish",
  "langJapanese": "Japanese",
  "langDutch": "Dutch",
+  "langUkranian": "Ukranian",
  "text2img": "Text To Image",
  "img2img": "Image To Image",
  "unifiedCanvas": "Unified Canvas",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/common/en.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/common/en.json
@ -21,6 +21,7 @@
  "langSpanish": "Spanish",
  "langJapanese": "Japanese",
  "langDutch": "Dutch",
+  "langUkranian": "Ukranian",
  "text2img": "Text To Image",
  "img2img": "Image To Image",
  "unifiedCanvas": "Unified Canvas",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/common/it.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/common/it.json
@ -19,6 +19,8 @@
  "langPolish": "Polacco",
  "langSimplifiedChinese": "Cinese semplificato",
  "langSpanish": "Spagnolo",
+  "langJapanese": "Giapponese",
+  "langDutch": "Olandese",
  "text2img": "Testo a Immagine",
  "img2img": "Immagine a Immagine",
  "unifiedCanvas": "Tela unificata",
@ -34,6 +36,7 @@
  "upload": "Caricamento",
  "close": "Chiudi",
  "load": "Carica",
+  "back": "Indietro",
  "statusConnected": "Collegato",
  "statusDisconnected": "Disconnesso",
  "statusError": "Errore",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/common/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/common/ua.json
@ -0,0 +1,53 @@
+{
+  "hotkeysLabel": "Гарячi клавіші",
+  "themeLabel": "Тема",
+  "languagePickerLabel": "Мова",
+  "reportBugLabel": "Повідомити про помилку",
+  "githubLabel": "Github",
+  "discordLabel": "Discord",
+  "settingsLabel": "Налаштування",
+  "darkTheme": "Темна",
+  "lightTheme": "Світла",
+  "greenTheme": "Зелена",
+  "langEnglish": "Англійська",
+  "langRussian": "Російська",
+  "langItalian": "Iталійська",
+  "langPortuguese": "Португальська",
+  "langFrench": "Французька",
+  "text2img": "Зображення із тексту (text2img)",
+  "img2img": "Зображення із зображення (img2img)",
+  "unifiedCanvas": "Універсальне полотно",
+  "nodes": "Вузли",
+  "nodesDesc": "Система генерації зображень на основі нодів (вузлів) вже розробляється. Слідкуйте за новинами про цю чудову функцію.",
+  "postProcessing": "Постобробка",
+  "postProcessDesc1": "Invoke AI пропонує широкий спектр функцій постобробки. Збільшення зображення (upscale) та відновлення облич вже доступні в інтерфейсі. Отримайте доступ до них з меню 'Додаткові параметри' на вкладках 'Зображення із тексту' та 'Зображення із зображення'. Обробляйте зображення безпосередньо, використовуючи кнопки дій із зображеннями над поточним зображенням або в режимі перегляду.",
+  "postProcessDesc2": "Найближчим часом буде випущено спеціальний інтерфейс для більш сучасних процесів постобробки.",
+  "postProcessDesc3": "Інтерфейс командного рядка Invoke AI пропонує різні інші функції, включаючи збільшення Embiggen",
+  "training": "Навчання",
+  "trainingDesc1": "Спеціальний інтерфейс для навчання власних моделей з використанням Textual Inversion та Dreambooth",
+  "trainingDesc2": "InvokeAI вже підтримує навчання моделей за допомогою TI, через інтерфейс командного рядка.",
+  "upload": "Завантажити",
+  "close": "Закрити",
+  "load": "Завантажити",
+  "statusConnected": "Підключено",
+  "statusDisconnected": "Відключено",
+  "statusError": "Помилка",
+  "statusPreparing": "Підготування",
+  "statusProcessingCanceled": "Обробка перервана",
+  "statusProcessingComplete": "Обробка завершена",
+  "statusGenerating": "Генерація",
+  "statusGeneratingTextToImage": "Генерація зображення із тексту",
+  "statusGeneratingImageToImage": "Генерація зображення із зображення",
+  "statusGeneratingInpainting": "Домальовка всередині",
+  "statusGeneratingOutpainting": "Домальовка зовні",
+  "statusGenerationComplete": "Генерація завершена",
+  "statusIterationComplete": "Iтерація завершена",
+  "statusSavingImage": "Збереження зображення",
+  "statusRestoringFaces": "Відновлення облич",
+  "statusRestoringFacesGFPGAN": "Відновлення облич (GFPGAN)",
+  "statusRestoringFacesCodeFormer": "Відновлення облич (CodeFormer)",
+  "statusUpscaling": "Збільшення",
+  "statusUpscalingESRGAN": "Збільшення (ESRGAN)",
+  "statusLoadingModel": "Завантаження моделі",
+  "statusModelChanged": "Модель змінено"
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/gallery/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/gallery/ua.json
@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "generations": "Генерації",
+  "showGenerations": "Показувати генерації",
+  "uploads": "Завантаження",
+  "showUploads": "Показувати завантаження",
+  "galleryImageSize": "Розмір зображень",
+  "galleryImageResetSize": "Аатоматичний розмір",
+  "gallerySettings": "Налаштування галереї",
+  "maintainAspectRatio": "Зберігати пропорції",
+  "autoSwitchNewImages": "Автоматично вибирати нові",
+  "singleColumnLayout": "Одна колонка",
+  "pinGallery": "Закріпити галерею",
+  "allImagesLoaded": "Всі зображення завантажені",
+  "loadMore": "Завантажити більше",
+  "noImagesInGallery": "Зображень немає"
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/hotkeys/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/hotkeys/ua.json
@ -0,0 +1,207 @@
+{
+  "keyboardShortcuts": "Клавіатурні скорочення",
+  "appHotkeys": "Гарячі клавіші програми",
+  "generalHotkeys": "Загальні гарячі клавіші",
+  "galleryHotkeys": "Гарячі клавіші галереї",
+  "unifiedCanvasHotkeys": "Гарячі клавіші універсального полотна",
+  "invoke": {
+    "title": "Invoke",
+    "desc": "Згенерувати зображення"
+  },
+  "cancel": {
+    "title": "Скасувати",
+    "desc": "Скасувати генерацію зображення"
+  },
+  "focusPrompt": {
+    "title": "Переключитися на введення запиту",
+    "desc": "Перемикання на область введення запиту"
+  },
+  "toggleOptions": {
+    "title": "Показати/приховати параметри",
+    "desc": "Відкривати і закривати панель параметрів"
+  },
+  "pinOptions": {
+    "title": "Закріпити параметри",
+    "desc": "Закріпити панель параметрів"
+  },
+  "toggleViewer": {
+    "title": "Показати перегляд",
+    "desc": "Відкривати і закривати переглядач зображень"
+  },
+  "toggleGallery": {
+    "title": "Показати галерею",
+    "desc": "Відкривати і закривати скриньку галереї"
+  },
+  "maximizeWorkSpace": {
+    "title": "Максимізувати робочий простір",
+    "desc": "Приховати панелі і максимізувати робочу область"
+  },
+  "changeTabs": {
+    "title": "Переключити вкладку",
+    "desc": "Переключитися на іншу робочу область"
+  },
+  "consoleToggle": {
+    "title": "Показати консоль",
+    "desc": "Відкривати і закривати консоль"
+  },
+  "setPrompt": {
+    "title": "Використовувати запит",
+    "desc": "Використати запит із поточного зображення"
+  },
+  "setSeed": {
+    "title": "Використовувати сід",
+    "desc": "Використовувати сід поточного зображення"
+  },
+  "setParameters": {
+    "title": "Використовувати всі параметри",
+    "desc": "Використовувати всі параметри поточного зображення"
+  },
+  "restoreFaces": {
+    "title": "Відновити обличчя",
+    "desc": "Відновити обличчя на поточному зображенні"
+  },
+  "upscale": {
+    "title": "Збільшення",
+    "desc": "Збільшити поточне зображення"
+  },
+  "showInfo": {
+    "title": "Показати метадані",
+    "desc": "Показати метадані з поточного зображення"
+  },
+  "sendToImageToImage": {
+    "title": "Відправити в img2img",
+    "desc": "Надіслати поточне зображення в Image To Image"
+  },
+  "deleteImage": {
+    "title": "Видалити зображення",
+    "desc": "Видалити поточне зображення"
+  },
+  "closePanels": {
+    "title": "Закрити панелі",
+    "desc": "Закриває відкриті панелі"
+  },
+  "previousImage": {
+    "title": "Попереднє зображення",
+    "desc": "Відображати попереднє зображення в галереї"
+  },
+  "nextImage": {
+    "title": "Наступне зображення",
+    "desc": "Відображення наступного зображення в галереї"
+  },
+  "toggleGalleryPin": {
+    "title": "Закріпити галерею",
+    "desc": "Закріплює і відкріплює галерею"
+  },
+  "increaseGalleryThumbSize": {
+    "title": "Збільшити розмір мініатюр галереї",
+    "desc": "Збільшує розмір мініатюр галереї"
+  },
+  "reduceGalleryThumbSize": {
+    "title": "Зменшує розмір мініатюр галереї",
+    "desc": "Зменшує розмір мініатюр галереї"
+  },
+  "selectBrush": {
+    "title": "Вибрати пензель",
+    "desc": "Вибирає пензель для полотна"
+  },
+  "selectEraser": {
+    "title": "Вибрати ластик",
+    "desc": "Вибирає ластик для полотна"
+  },
+  "reduceBrushSize": {
+    "title": "Зменшити розмір пензля",
+    "desc": "Зменшує розмір пензля/ластика полотна"
+  },
+  "increaseBrushSize": {
+    "title": "Збільшити розмір пензля",
+    "desc": "Збільшує розмір пензля/ластика полотна"
+  },
+  "reduceBrushOpacity": {
+    "title": "Зменшити непрозорість пензля",
+    "desc": "Зменшує непрозорість пензля полотна"
+  },
+  "increaseBrushOpacity": {
+    "title": "Збільшити непрозорість пензля",
+    "desc": "Збільшує непрозорість пензля полотна"
+  },
+  "moveTool": {
+    "title": "Інструмент переміщення",
+    "desc": "Дозволяє переміщатися по полотну"
+  },
+  "fillBoundingBox": {
+    "title": "Заповнити обмежувальну рамку",
+    "desc": "Заповнює обмежувальну рамку кольором пензля"
+  },
+  "eraseBoundingBox": {
+    "title": "Стерти обмежувальну рамку",
+    "desc": "Стирає область обмежувальної рамки"
+  },
+  "colorPicker": {
+    "title": "Вибрати колір",
+    "desc": "Вибирає засіб вибору кольору полотна"
+  },
+  "toggleSnap": {
+    "title": "Увімкнути прив'язку",
+    "desc": "Вмикає/вимикає прив'язку до сітки"
+  },
+  "quickToggleMove": {
+    "title": "Швидке перемикання переміщення",
+    "desc": "Тимчасово перемикає режим переміщення"
+  },
+  "toggleLayer": {
+    "title": "Переключити шар",
+    "desc": "Перемикання маски/базового шару"
+  },
+  "clearMask": {
+    "title": "Очистити маску",
+    "desc": "Очистити всю маску"
+  },
+  "hideMask": {
+    "title": "Приховати маску",
+    "desc": "Приховує/показує маску"
+  },
+  "showHideBoundingBox": {
+    "title": "Показати/приховати обмежувальну рамку",
+    "desc": "Переключити видимість обмежувальної рамки"
+  },
+  "mergeVisible": {
+    "title": "Об'єднати видимі",
+    "desc": "Об'єднати всі видимі шари полотна"
+  },
+  "saveToGallery": {
+    "title": "Зберегти в галерею",
+    "desc": "Зберегти поточне полотно в галерею"
+  },
+  "copyToClipboard": {
+    "title": "Копіювати в буфер обміну",
+    "desc": "Копіювати поточне полотно в буфер обміну"
+  },
+  "downloadImage": {
+    "title": "Завантажити зображення",
+    "desc": "Завантажити вміст полотна"
+  },
+  "undoStroke": {
+    "title": "Скасувати пензель",
+    "desc": "Скасувати мазок пензля"
+  },
+  "redoStroke": {
+    "title": "Повторити мазок пензля",
+    "desc": "Повторити мазок пензля"
+  },
+  "resetView": {
+    "title": "Вид за замовчуванням",
+    "desc": "Скинути вид полотна"
+  },
+  "previousStagingImage": {
+    "title": "Попереднє зображення",
+    "desc": "Попереднє зображення"
+  },
+  "nextStagingImage": {
+    "title": "Наступне зображення",
+    "desc": "Наступне зображення"
+  },
+  "acceptStagingImage": {
+    "title": "Прийняти зображення",
+    "desc": "Прийняти поточне зображення"
+  }
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/modelmanager/it.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/modelmanager/it.json
@ -1,24 +1,34 @@
 {
  "modelManager": "Gestione Modelli",
  "model": "Modello",
+  "allModels": "Tutti i Modelli",
+  "checkpointModels": "Checkpoint",
+  "diffusersModels": "Diffusori",
+  "safetensorModels": "SafeTensor",
  "modelAdded": "Modello Aggiunto",
  "modelUpdated": "Modello Aggiornato",
  "modelEntryDeleted": "Modello Rimosso",
  "cannotUseSpaces": "Impossibile utilizzare gli spazi",
  "addNew": "Aggiungi nuovo",
  "addNewModel": "Aggiungi nuovo Modello",
+  "addCheckpointModel": "Aggiungi modello Checkpoint / Safetensor",
+  "addDiffuserModel": "Aggiungi Diffusori",
  "addManually": "Aggiungi manualmente",
  "manual": "Manuale",
  "name": "Nome",
  "nameValidationMsg": "Inserisci un nome per il modello",
  "description": "Descrizione",
  "descriptionValidationMsg": "Aggiungi una descrizione per il modello",
-  "config": "Config",
+  "config": "Configurazione",
  "configValidationMsg": "Percorso del file di configurazione del modello.",
  "modelLocation": "Posizione del modello",
  "modelLocationValidationMsg": "Percorso dove si trova il modello.",
+  "repo_id": "Repo ID",
+  "repoIDValidationMsg": "Repository online del modello",
  "vaeLocation": "Posizione file VAE",
  "vaeLocationValidationMsg": "Percorso dove si trova il file VAE.",
+  "vaeRepoID": "VAE Repo ID",
+  "vaeRepoIDValidationMsg": "Repository online del file VAE",
  "width": "Larghezza",
  "widthValidationMsg": "Larghezza predefinita del modello.",
  "height": "Altezza",
@ -49,5 +59,9 @@
  "deleteModel": "Elimina modello",
  "deleteConfig": "Elimina configurazione",
  "deleteMsg1": "Sei sicuro di voler eliminare questo modello da InvokeAI?",
-  "deleteMsg2": "Questo non eliminerà il file Checkpoint del modello dal tuo disco. Puoi aggiungerlo nuovamente se lo desideri."
+  "deleteMsg2": "Questo non eliminerà il file Checkpoint del modello dal tuo disco. Puoi aggiungerlo nuovamente se lo desideri.",
+  "formMessageDiffusersModelLocation": "Ubicazione modelli diffusori",
+  "formMessageDiffusersModelLocationDesc": "Inseriscine almeno uno.",
+  "formMessageDiffusersVAELocation": "Ubicazione file VAE",
+  "formMessageDiffusersVAELocationDesc": "Se non fornito, InvokeAI cercherà il file VAE all'interno dell'ubicazione del modello sopra indicata."
 }
--- a/invokeai/frontend/public/locales/modelmanager/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/modelmanager/ua.json
@ -0,0 +1,53 @@
+{
+  "modelManager": "Менеджер моделей",
+  "model": "Модель",
+  "modelAdded": "Модель додана",
+  "modelUpdated": "Модель оновлена",
+  "modelEntryDeleted": "Запис про модель видалено",
+  "cannotUseSpaces": "Не можна використовувати пробіли",
+  "addNew": "Додати нову",
+  "addNewModel": "Додати нову модель",
+  "addManually": "Додати вручну",
+  "manual": "Ручне",
+  "name": "Назва",
+  "nameValidationMsg": "Введіть назву моделі",
+  "description": "Опис",
+  "descriptionValidationMsg": "Введіть опис моделі",
+  "config": "Файл конфігурації",
+  "configValidationMsg": "Шлях до файлу конфігурації",
+  "modelLocation": "Розташування моделі",
+  "modelLocationValidationMsg": "Шлях до файлу з моделлю",
+  "vaeLocation": "Розтышування VAE",
+  "vaeLocationValidationMsg": "Шлях до VAE",
+  "width": "Ширина",
+  "widthValidationMsg": "Початкова ширина зображень",
+  "height": "Висота",
+  "heightValidationMsg": "Початкова висота зображень",
+  "addModel": "Додати модель",
+  "updateModel": "Оновити модель",
+  "availableModels": "Доступні моделі",
+  "search": "Шукати",
+  "load": "Завантажити",
+  "active": "активна",
+  "notLoaded": "не завантажена",
+  "cached": "кешована",
+  "checkpointFolder": "Папка з моделями",
+  "clearCheckpointFolder": "Очистити папку з моделями",
+  "findModels": "Знайти моделі",
+  "scanAgain": "Сканувати знову",
+  "modelsFound": "Знайдені моделі",
+  "selectFolder": "Обрати папку",
+  "selected": "Обрані",
+  "selectAll": "Обрати всі",
+  "deselectAll": "Зняти выділення",
+  "showExisting": "Показувати додані",
+  "addSelected": "Додати обрані",
+  "modelExists": "Модель вже додана",
+  "selectAndAdd": "Оберіть і додайте моделі із списку",
+  "noModelsFound": "Моделі не знайдені",
+  "delete": "Видалити",
+  "deleteModel": "Видалити модель",
+  "deleteConfig": "Видалити конфігурацію",
+  "deleteMsg1": "Ви точно хочете видалити модель із InvokeAI?",
+  "deleteMsg2": "Це не призведе до видалення файлу моделі з диску. Позніше ви можете додати його знову."
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/options/en-US.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/options/en-US.json
@ -24,6 +24,7 @@
  "otherOptions": "Other Options",
  "seamlessTiling": "Seamless Tiling",
  "hiresOptim": "High Res Optimization",
+  "hiresStrength": "High Res Strength",
  "imageFit": "Fit Initial Image To Output Size",
  "codeformerFidelity": "Fidelity",
  "seamSize": "Seam Size",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/options/en.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/options/en.json
@ -24,6 +24,7 @@
  "otherOptions": "Other Options",
  "seamlessTiling": "Seamless Tiling",
  "hiresOptim": "High Res Optimization",
+  "hiresStrength": "High Res Strength",
  "imageFit": "Fit Initial Image To Output Size",
  "codeformerFidelity": "Fidelity",
  "seamSize": "Seam Size",
@ -43,6 +44,7 @@
  "invoke": "Invoke",
  "cancel": "Cancel",
  "promptPlaceholder": "Type prompt here. [negative tokens], (upweight)++, (downweight)--, swap and blend are available (see docs)",
+  "negativePrompts": "Negative Prompts",
  "sendTo": "Send to",
  "sendToImg2Img": "Send to Image to Image",
  "sendToUnifiedCanvas": "Send To Unified Canvas",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/options/it.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/options/it.json
@ -40,7 +40,7 @@
  "infillScalingHeader": "Riempimento e ridimensionamento",
  "img2imgStrength": "Forza da Immagine a Immagine",
  "toggleLoopback": "Attiva/disattiva elaborazione ricorsiva",
-  "invoke": "Invoca",
+  "invoke": "Invoke",
  "cancel": "Annulla",
  "promptPlaceholder": "Digita qui il prompt usando termini in lingua inglese. [token negativi], (aumenta il peso)++, (diminuisci il peso)--, scambia e fondi sono disponibili (consulta la documentazione)",
  "sendTo": "Invia a",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/options/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/options/ua.json
@ -0,0 +1,62 @@
+{
+  "images": "Зображення",
+  "steps": "Кроки",
+  "cfgScale": "Рівень CFG",
+  "width": "Ширина",
+  "height": "Висота",
+  "sampler": "Семплер",
+  "seed": "Сід",
+  "randomizeSeed": "Випадковий сид",
+  "shuffle": "Оновити",
+  "noiseThreshold": "Поріг шуму",
+  "perlinNoise": "Шум Перліна",
+  "variations": "Варіації",
+  "variationAmount": "Кількість варіацій",
+  "seedWeights": "Вага сіду",
+  "faceRestoration": "Відновлення облич",
+  "restoreFaces": "Відновити обличчя",
+  "type": "Тип",
+  "strength": "Сила",
+  "upscaling": "Збільшення",
+  "upscale": "Збільшити",
+  "upscaleImage": "Збільшити зображення",
+  "scale": "Масштаб",
+  "otherOptions": "інші параметри",
+  "seamlessTiling": "Безшовний узор",
+  "hiresOptim": "Висока роздільна здатність",
+  "imageFit": "Вмістити зображення",
+  "codeformerFidelity": "Точність",
+  "seamSize": "Размір шву",
+  "seamBlur": "Розмиття шву",
+  "seamStrength": "Сила шву",
+  "seamSteps": "Кроки шву",
+  "inpaintReplace": "Inpaint-заміна",
+  "scaleBeforeProcessing": "Масштабувати",
+  "scaledWidth": "Масштаб Ш",
+  "scaledHeight": "Масштаб В",
+  "infillMethod": "Засіб заповнення",
+  "tileSize": "Розмір області",
+  "boundingBoxHeader": "Обмежуюча рамка",
+  "seamCorrectionHeader": "Налаштування шву",
+  "infillScalingHeader": "Заповнення і масштабування",
+  "img2imgStrength": "Сила обробки img2img",
+  "toggleLoopback": "Зациклити обробку",
+  "invoke": "Викликати",
+  "cancel": "Скасувати",
+  "promptPlaceholder": "Введіть запит тут (англійською). [видалені токени], (більш вагомі)++, (менш вагомі)--, swap и blend також доступні (дивіться Github)",
+  "sendTo": "Надіслати",
+  "sendToImg2Img": "Надіслати у img2img",
+  "sendToUnifiedCanvas": "Надіслати на полотно",
+  "copyImageToLink": "Скопіювати посилання",
+  "downloadImage": "Завантажити",
+  "openInViewer": "Відкрити у переглядачі",
+  "closeViewer": "Закрити переглядач",
+  "usePrompt": "Використати запит",
+  "useSeed": "Використати сід",
+  "useAll": "Використати все",
+  "useInitImg": "Використати як початкове",
+  "info": "Метадані",
+  "deleteImage": "Видалити зображення",
+  "initialImage": "Початкове зображення",
+  "showOptionsPanel": "Показати панель налаштувань"
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/settings/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/settings/ua.json
@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "models": "Моделі",
+  "displayInProgress": "Показувати процес генерації",
+  "saveSteps": "Зберігати кожні n кроків",
+  "confirmOnDelete": "Підтверджувати видалення",
+  "displayHelpIcons": "Показувати значки підказок",
+  "useCanvasBeta": "Показувати інструменты зліва (Beta UI)",
+  "enableImageDebugging": "Увімкнути налагодження",
+  "resetWebUI": "Повернути початкові",
+  "resetWebUIDesc1": "Скидання настройок веб-інтерфейсу видаляє лише локальний кеш браузера з вашими зображеннями та налаштуваннями. Це не призводить до видалення зображень з диску.",
+  "resetWebUIDesc2": "Якщо зображення не відображаються в галереї або не працює ще щось, спробуйте скинути налаштування, перш ніж повідомляти про проблему на GitHub.",
+  "resetComplete": "Інтерфейс скинуто. Оновіть цю сторінку."
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/toast/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/toast/ua.json
@ -0,0 +1,32 @@
+{
+  "tempFoldersEmptied": "Тимчасова папка очищена",
+  "uploadFailed": "Не вдалося завантажити",
+  "uploadFailedMultipleImagesDesc": "Можна вставити лише одне зображення (ви спробували вставити декілька)",
+  "uploadFailedUnableToLoadDesc": "Неможливо завантажити файл",
+  "downloadImageStarted": "Завантаження зображення почалося",
+  "imageCopied": "Зображення скопійоване",
+  "imageLinkCopied": "Посилання на зображення скопійовано",
+  "imageNotLoaded": "Зображення не завантажено",
+  "imageNotLoadedDesc": "Не знайдено зображення для надсилання до img2img",
+  "imageSavedToGallery": "Зображення збережено в галерею",
+  "canvasMerged": "Полотно об'єднане",
+  "sentToImageToImage": "Надіслати до img2img",
+  "sentToUnifiedCanvas": "Надіслати на полотно",
+  "parametersSet": "Параметри задані",
+  "parametersNotSet": "Параметри не задані",
+  "parametersNotSetDesc": "Не знайдені метадані цього зображення",
+  "parametersFailed": "Проблема із завантаженням параметрів",
+  "parametersFailedDesc": "Неможливо завантажити початкове зображення",
+  "seedSet": "Сід заданий",
+  "seedNotSet": "Сід не заданий",
+  "seedNotSetDesc": "Не вдалося знайти сід для зображення",
+  "promptSet": "Запит заданий",
+  "promptNotSet": "Запит не заданий",
+  "promptNotSetDesc": "Не вдалося знайти запит для зображення",
+  "upscalingFailed": "Збільшення не вдалося",
+  "faceRestoreFailed": "Відновлення облич не вдалося",
+  "metadataLoadFailed": "Не вдалося завантажити метадані",
+  "initialImageSet": "Початкове зображення задане",
+  "initialImageNotSet": "Початкове зображення не задане",
+  "initialImageNotSetDesc": "Не вдалося завантажити початкове зображення"
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/tooltip/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/tooltip/ua.json
@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "feature": {
+    "prompt": "Це поле для тексту запиту, включаючи об'єкти генерації та стилістичні терміни. У запит можна включити і коефіцієнти ваги (значущості токена), але консольні команди та параметри не працюватимуть.",
+    "gallery": "Тут відображаються генерації з папки outputs у міру їх появи.",
+    "other": "Ці опції включають альтернативні режими обробки для Invoke. 'Безшовний узор' створить на виході узори, що повторюються. 'Висока роздільна здатність' - це генерація у два етапи за допомогою img2img: використовуйте це налаштування, коли хочете отримати цільне зображення більшого розміру без артефактів.",
+    "seed": "Значення сіду впливає на початковий шум, з якого сформується зображення. Можна використовувати вже наявний сід із попередніх зображень. 'Поріг шуму' використовується для пом'якшення артефактів при високих значеннях CFG (спробуйте в діапазоні 0-10), а 'Перлін' - для додавання шуму Перліна в процесі генерації: обидва параметри служать для більшої варіативності результатів.",
+    "variations": "Спробуйте варіацію зі значенням від 0.1 до 1.0, щоб змінити результат для заданого сиду. Цікаві варіації сиду знаходяться між 0.1 і 0.3.",
+    "upscale": "Використовуйте ESRGAN, щоб збільшити зображення відразу після генерації.",
+    "faceCorrection": "Корекція облич за допомогою GFPGAN або Codeformer: алгоритм визначає обличчя у готовому зображенні та виправляє будь-які дефекти. Високі значення сили змінюють зображення сильніше, в результаті обличчя будуть виглядати привабливіше. У Codeformer більш висока точність збереже вихідне зображення на шкоду корекції обличчя.",
+    "imageToImage": "'Зображення до зображення' завантажує будь-яке зображення, яке потім використовується для генерації разом із запитом. Чим більше значення, тим сильніше зміниться зображення в результаті. Можливі значення від 0 до 1, рекомендується діапазон 0.25-0.75",
+    "boundingBox": "'Обмежуюча рамка' аналогічна налаштуванням 'Ширина' і 'Висота' для 'Зображення з тексту' або 'Зображення до зображення'. Буде оброблена тільки область у рамці.",
+    "seamCorrection": "Керування обробкою видимих швів, що виникають між зображеннями на полотні.",
+    "infillAndScaling": "Керування методами заповнення (використовується для масок або стертих частин полотна) та масштабування (корисно для малих розмірів обмежуючої рамки)."
+  }
+}
--- a/invokeai/frontend/public/locales/unifiedcanvas/it.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/unifiedcanvas/it.json
@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "layer": "Layer",
+  "layer": "Livello",
  "base": "Base",
  "mask": "Maschera",
  "maskingOptions": "Opzioni di mascheramento",
--- a/invokeai/frontend/public/locales/unifiedcanvas/ua.json
+++ b/invokeai/frontend/public/locales/unifiedcanvas/ua.json
@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "layer": "Шар",
+  "base": "Базовий",
+  "mask": "Маска",
+  "maskingOptions": "Параметри маски",
+  "enableMask": "Увiмкнути маску",
+  "preserveMaskedArea": "Зберiгати замасковану область",
+  "clearMask": "Очистити маску",
+  "brush": "Пензель",
+  "eraser": "Гумка",
+  "fillBoundingBox": "Заповнити обмежуючу рамку",
+  "eraseBoundingBox": "Стерти обмежуючу рамку",
+  "colorPicker": "Пiпетка",
+  "brushOptions": "Параметри пензля",
+  "brushSize": "Розмiр",
+  "move": "Перемiстити",
+  "resetView": "Скинути вигляд",
+  "mergeVisible": "Об'єднати видимi",
+  "saveToGallery": "Зберегти до галереї",
+  "copyToClipboard": "Копiювати до буферу обмiну",
+  "downloadAsImage": "Завантажити як зображення",
+  "undo": "Вiдмiнити",
+  "redo": "Повторити",
+  "clearCanvas": "Очистити полотно",
+  "canvasSettings": "Налаштування полотна",
+  "showIntermediates": "Показувати процес",
+  "showGrid": "Показувати сiтку",
+  "snapToGrid": "Прив'язати до сітки",
+  "darkenOutsideSelection": "Затемнити полотно зовні",
+  "autoSaveToGallery": "Автозбереження до галереї",
+  "saveBoxRegionOnly": "Зберiгати тiльки видiлення",
+  "limitStrokesToBox": "Обмежити штрихи виділенням",
+  "showCanvasDebugInfo": "Показати налаштування полотна",
+  "clearCanvasHistory": "Очистити iсторiю полотна",
+  "clearHistory": "Очистити iсторiю",
+  "clearCanvasHistoryMessage": "Очищення історії полотна залишає поточне полотно незайманим, але видаляє історію скасування та повтору",
+  "clearCanvasHistoryConfirm": "Ви впевнені, що хочете очистити історію полотна?",
+  "emptyTempImageFolder": "Очистити тимчасову папку",
+  "emptyFolder": "Очистити папку",
+  "emptyTempImagesFolderMessage": "Очищення папки тимчасових зображень також повністю скидає полотно, включаючи всю історію скасування/повтору, зображення та базовий шар полотна, що розміщуються.",
+  "emptyTempImagesFolderConfirm": "Ви впевнені, що хочете очистити тимчасову папку?",
+  "activeLayer": "Активний шар",
+  "canvasScale": "Масштаб полотна",
+  "boundingBox": "Обмежуюча рамка",
+  "scaledBoundingBox": "Масштабування рамки",
+  "boundingBoxPosition": "Позиція обмежуючої рамки",
+  "canvasDimensions": "Разміри полотна",
+  "canvasPosition": "Розташування полотна",
+  "cursorPosition": "Розташування курсора",
+  "previous": "Попереднє",
+  "next": "Наступне",
+  "принять": "Приняти",
+  "showHide": "Показати/Сховати",
+  "discardAll": "Відмінити все",
+  "betaClear": "Очистити",
+  "betaDarkenOutside": "Затемнити зовні",
+  "betaLimitToBox": "Обмежити виділенням",
+  "betaPreserveMasked": "Зберiгати замасковану область"
+}
--- a/invokeai/frontend/src/common/hooks/useClickOutsideWatcher.ts
+++ b/invokeai/frontend/src/common/hooks/useClickOutsideWatcher.ts
@ -11,7 +11,6 @@ const useClickOutsideWatcher = () => {
    function handleClickOutside(e: MouseEvent) {
      watchers.forEach(({ ref, enable, callback }) => {
        if (enable && ref.current && !ref.current.contains(e.target as Node)) {
-          console.log('callback');
          callback();
        }
      });
--- a/invokeai/frontend/src/common/util/getPromptAndNegative.ts
+++ b/invokeai/frontend/src/common/util/getPromptAndNegative.ts
@ -0,0 +1,20 @@
+import * as InvokeAI from 'app/invokeai';
+import promptToString from './promptToString';
+
+export function getPromptAndNegative(input_prompt: InvokeAI.Prompt) {
+  let prompt: string = promptToString(input_prompt);
+  let negativePrompt: string | null = null;
+
+  const negativePromptRegExp = new RegExp(/(?<=\[)[^\][]*(?=])/, 'gi');
+  const negativePromptMatches = [...prompt.matchAll(negativePromptRegExp)];
+
+  if (negativePromptMatches && negativePromptMatches.length > 0) {
+    negativePrompt = negativePromptMatches.join(', ');
+    prompt = prompt
+      .replaceAll(negativePromptRegExp, '')
+      .replaceAll('[]', '')
+      .trim();
+  }
+
+  return [prompt, negativePrompt];
+}
--- a/invokeai/frontend/src/common/util/parameterTranslation.ts
+++ b/invokeai/frontend/src/common/util/parameterTranslation.ts
@ -100,12 +100,14 @@ export const frontendToBackendParameters = (
    facetoolType,
    height,
    hiresFix,
+    hiresStrength,
    img2imgStrength,
    infillMethod,
    initialImage,
    iterations,
    perlin,
    prompt,
+    negativePrompt,
    sampler,
    seamBlur,
    seamless,
@ -155,6 +157,10 @@ export const frontendToBackendParameters = (
  let esrganParameters: false | BackendEsrGanParameters = false;
  let facetoolParameters: false | BackendFacetoolParameters = false;

+  if (negativePrompt !== '') {
+    generationParameters.prompt = `${prompt} [${negativePrompt}]`;
+  }
+
  generationParameters.seed = shouldRandomizeSeed
    ? randomInt(NUMPY_RAND_MIN, NUMPY_RAND_MAX)
    : seed;
@ -164,6 +170,8 @@ export const frontendToBackendParameters = (
    generationParameters.seamless = seamless;
    generationParameters.hires_fix = hiresFix;

+    if (hiresFix) generationParameters.strength = hiresStrength;
+
    if (shouldRunESRGAN) {
      esrganParameters = {
        level: upscalingLevel,
--- a/invokeai/frontend/src/features/gallery/components/CurrentImageButtons.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/gallery/components/CurrentImageButtons.tsx
@ -9,6 +9,7 @@ import {
  setAllParameters,
  setInitialImage,
  setIsLightBoxOpen,
+  setNegativePrompt,
  setPrompt,
  setSeed,
  setShouldShowImageDetails,
@ -44,6 +45,7 @@ import { GalleryState } from 'features/gallery/store/gallerySlice';
 import { activeTabNameSelector } from 'features/options/store/optionsSelectors';
 import IAIPopover from 'common/components/IAIPopover';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
+import { getPromptAndNegative } from 'common/util/getPromptAndNegative';

 const systemSelector = createSelector(
  [
@ -241,9 +243,18 @@ const CurrentImageButtons = () => {
    [currentImage]
  );

-  const handleClickUsePrompt = () =>
-    currentImage?.metadata?.image?.prompt &&
-    dispatch(setPrompt(currentImage.metadata.image.prompt));
+  const handleClickUsePrompt = () => {
+    if (currentImage?.metadata?.image?.prompt) {
+      const [prompt, negativePrompt] = getPromptAndNegative(
+        currentImage?.metadata?.image?.prompt
+      );
+
+      prompt && dispatch(setPrompt(prompt));
+      negativePrompt
+        ? dispatch(setNegativePrompt(negativePrompt))
+        : dispatch(setNegativePrompt(''));
+    }
+  };

  useHotkeys(
    'p',
--- a/invokeai/frontend/src/features/gallery/components/HoverableImage.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/gallery/components/HoverableImage.tsx
@ -10,9 +10,10 @@ import { DragEvent, memo, useState } from 'react';
 import {
  setActiveTab,
  setAllImageToImageParameters,
-  setAllTextToImageParameters,
+  setAllParameters,
  setInitialImage,
  setIsLightBoxOpen,
+  setNegativePrompt,
  setPrompt,
  setSeed,
 } from 'features/options/store/optionsSlice';
@ -24,6 +25,7 @@ import {
 } from 'features/canvas/store/canvasSlice';
 import { hoverableImageSelector } from 'features/gallery/store/gallerySliceSelectors';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
+import { getPromptAndNegative } from 'common/util/getPromptAndNegative';

 interface HoverableImageProps {
  image: InvokeAI.Image;
@ -62,7 +64,17 @@ const HoverableImage = memo((props: HoverableImageProps) => {
  const handleMouseOut = () => setIsHovered(false);

  const handleUsePrompt = () => {
-    image.metadata && dispatch(setPrompt(image.metadata.image.prompt));
+    if (image.metadata) {
+      const [prompt, negativePrompt] = getPromptAndNegative(
+        image.metadata?.image?.prompt
+      );
+
+      prompt && dispatch(setPrompt(prompt));
+      negativePrompt
+        ? dispatch(setNegativePrompt(negativePrompt))
+        : dispatch(setNegativePrompt(''));
+    }
+
    toast({
      title: t('toast:promptSet'),
      status: 'success',
@ -115,7 +127,7 @@ const HoverableImage = memo((props: HoverableImageProps) => {
  };

  const handleUseAllParameters = () => {
-    metadata && dispatch(setAllTextToImageParameters(metadata));
+    metadata && dispatch(setAllParameters(metadata));
    toast({
      title: t('toast:parametersSet'),
      status: 'success',
--- a/invokeai/frontend/src/features/gallery/store/thunks/uploadImage.ts
+++ b/invokeai/frontend/src/features/gallery/store/thunks/uploadImage.ts
@ -38,7 +38,6 @@ export const uploadImage =
    });

    const image = (await response.json()) as InvokeAI.ImageUploadResponse;
-    console.log(image);
    const newImage: InvokeAI.Image = {
      uuid: uuidv4(),
      category: 'user',
--- a/invokeai/frontend/src/features/options/components/AdvancedOptions/Output/HiresOptions.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/options/components/AdvancedOptions/Output/HiresOptions.tsx
@ -1,10 +1,53 @@
 import { Flex } from '@chakra-ui/react';
 import { ChangeEvent } from 'react';
-import { RootState } from 'app/store';
+import type { RootState } from 'app/store';
 import { useAppDispatch, useAppSelector } from 'app/storeHooks';
 import IAISwitch from 'common/components/IAISwitch';
-import { setHiresFix } from 'features/options/store/optionsSlice';
+import {
+  setHiresFix,
+  setHiresStrength,
+} from 'features/options/store/optionsSlice';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
+import IAISlider from 'common/components/IAISlider';
+
+function HighResStrength() {
+  const hiresFix = useAppSelector((state: RootState) => state.options.hiresFix);
+  const hiresStrength = useAppSelector(
+    (state: RootState) => state.options.hiresStrength
+  );
+
+  const dispatch = useAppDispatch();
+
+  const { t } = useTranslation();
+
+  const handleHiresStrength = (v: number) => {
+    dispatch(setHiresStrength(v));
+  };
+
+  const handleHiResStrengthReset = () => {
+    dispatch(setHiresStrength(0.75));
+  };
+
+  return (
+    <IAISlider
+      label={t('options:hiresStrength')}
+      step={0.01}
+      min={0.01}
+      max={0.99}
+      onChange={handleHiresStrength}
+      value={hiresStrength}
+      isInteger={false}
+      withInput
+      withSliderMarks
+      inputWidth={'5.5rem'}
+      withReset
+      handleReset={handleHiResStrengthReset}
+      isSliderDisabled={!hiresFix}
+      isInputDisabled={!hiresFix}
+      isResetDisabled={!hiresFix}
+    />
+  );
+}

 /**
 * Hires Fix Toggle
@ -27,6 +70,7 @@ const HiresOptions = () => {
        isChecked={hiresFix}
        onChange={handleChangeHiresFix}
      />
+      <HighResStrength />
    </Flex>
  );
 };
--- a/invokeai/frontend/src/features/options/components/PromptInput/NegativePromptInput.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/options/components/PromptInput/NegativePromptInput.tsx
@ -0,0 +1,38 @@
+import { FormControl, Textarea } from '@chakra-ui/react';
+import type { RootState } from 'app/store';
+import { useAppDispatch, useAppSelector } from 'app/storeHooks';
+import { setNegativePrompt } from 'features/options/store/optionsSlice';
+import { useTranslation } from 'react-i18next';
+
+export function NegativePromptInput() {
+  const negativePrompt = useAppSelector(
+    (state: RootState) => state.options.negativePrompt
+  );
+
+  const dispatch = useAppDispatch();
+  const { t } = useTranslation();
+
+  return (
+    <FormControl>
+      <Textarea
+        id="negativePrompt"
+        name="negativePrompt"
+        value={negativePrompt}
+        onChange={(e) => dispatch(setNegativePrompt(e.target.value))}
+        background="var(--prompt-bg-color)"
+        placeholder={t('options:negativePrompts')}
+        _placeholder={{ fontSize: '0.8rem' }}
+        borderColor="var(--border-color)"
+        _hover={{
+          borderColor: 'var(--border-color-light)',
+        }}
+        _focusVisible={{
+          borderColor: 'var(--border-color-invalid)',
+          boxShadow: '0 0 10px var(--box-shadow-color-invalid)',
+        }}
+        fontSize="0.9rem"
+        color="var(--text-color-secondary)"
+      />
+    </FormControl>
+  );
+}
--- a/invokeai/frontend/src/features/options/store/optionsSlice.ts
+++ b/invokeai/frontend/src/features/options/store/optionsSlice.ts
@ -5,6 +5,7 @@ import promptToString from 'common/util/promptToString';
 import { seedWeightsToString } from 'common/util/seedWeightPairs';
 import { FACETOOL_TYPES } from 'app/constants';
 import { InvokeTabName, tabMap } from 'features/tabs/tabMap';
+import { getPromptAndNegative } from 'common/util/getPromptAndNegative';

 export type UpscalingLevel = 2 | 4;

@ -19,6 +20,7 @@ export interface OptionsState {
  facetoolType: FacetoolType;
  height: number;
  hiresFix: boolean;
+  hiresStrength: number;
  img2imgStrength: number;
  infillMethod: string;
  initialImage?: InvokeAI.Image | string; // can be an Image or url
@ -28,6 +30,7 @@ export interface OptionsState {
  optionsPanelScrollPosition: number;
  perlin: number;
  prompt: string;
+  negativePrompt: string;
  sampler: string;
  seamBlur: number;
  seamless: boolean;
@ -69,6 +72,7 @@ const initialOptionsState: OptionsState = {
  facetoolType: 'gfpgan',
  height: 512,
  hiresFix: false,
+  hiresStrength: 0.75,
  img2imgStrength: 0.75,
  infillMethod: 'patchmatch',
  isLightBoxOpen: false,
@ -77,6 +81,7 @@ const initialOptionsState: OptionsState = {
  optionsPanelScrollPosition: 0,
  perlin: 0,
  prompt: '',
+  negativePrompt: '',
  sampler: 'k_lms',
  seamBlur: 16,
  seamless: false,
@ -123,6 +128,17 @@ export const optionsSlice = createSlice({
        state.prompt = promptToString(newPrompt);
      }
    },
+    setNegativePrompt: (
+      state,
+      action: PayloadAction<string | InvokeAI.Prompt>
+    ) => {
+      const newPrompt = action.payload;
+      if (typeof newPrompt === 'string') {
+        state.negativePrompt = newPrompt;
+      } else {
+        state.negativePrompt = promptToString(newPrompt);
+      }
+    },
    setIterations: (state, action: PayloadAction<number>) => {
      state.iterations = action.payload;
    },
@ -175,6 +191,9 @@ export const optionsSlice = createSlice({
    setHiresFix: (state, action: PayloadAction<boolean>) => {
      state.hiresFix = action.payload;
    },
+    setHiresStrength: (state, action: PayloadAction<number>) => {
+      state.hiresStrength = action.payload;
+    },
    setShouldFitToWidthHeight: (state, action: PayloadAction<boolean>) => {
      state.shouldFitToWidthHeight = action.payload;
    },
@ -307,7 +326,14 @@ export const optionsSlice = createSlice({
        state.shouldRandomizeSeed = false;
      }

-      if (prompt) state.prompt = promptToString(prompt);
+      if (prompt) {
+        const [promptOnly, negativePrompt] = getPromptAndNegative(prompt);
+        if (promptOnly) state.prompt = promptOnly;
+        negativePrompt
+          ? (state.negativePrompt = negativePrompt)
+          : (state.negativePrompt = '');
+      }
+
      if (sampler) state.sampler = sampler;
      if (steps) state.steps = steps;
      if (cfg_scale) state.cfgScale = cfg_scale;
@ -438,6 +464,7 @@ export const {
  setFacetoolType,
  setHeight,
  setHiresFix,
+  setHiresStrength,
  setImg2imgStrength,
  setInfillMethod,
  setInitialImage,
@ -448,6 +475,7 @@ export const {
  setParameter,
  setPerlin,
  setPrompt,
+  setNegativePrompt,
  setSampler,
  setSeamBlur,
  setSeamless,
--- a/invokeai/frontend/src/features/system/components/LanguagePicker.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/system/components/LanguagePicker.tsx
@ -13,15 +13,17 @@ export default function LanguagePicker() {

  const LANGUAGES = {
    en: t('common:langEnglish'),
-    ru: t('common:langRussian'),
-    it: t('common:langItalian'),
-    pt_br: t('common:langBrPortuguese'),
+    nl: t('common:langDutch'),
+    fr: t('common:langFrench'),
    de: t('common:langGerman'),
+    it: t('common:langItalian'),
+    ja: t('common:langJapanese'),
    pl: t('common:langPolish'),
+    pt_br: t('common:langBrPortuguese'),
+    ru: t('common:langRussian'),
    zh_cn: t('common:langSimplifiedChinese'),
    es: t('common:langSpanish'),
-    ja: t('common:langJapanese'),
-    nl: t('common:langDutch'),
+    ua: t('common:langUkranian'),
  };

  const renderLanguagePicker = () => {
--- a/invokeai/frontend/src/features/system/components/ModelManager/CheckpointModelEdit.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/system/components/ModelManager/CheckpointModelEdit.tsx
@ -316,7 +316,6 @@ export default function CheckpointModelEdit() {
  ) : (
    <Flex
      width="100%"
-      height="250px"
      justifyContent="center"
      alignItems="center"
      backgroundColor="var(--background-color)"
--- a/invokeai/frontend/src/features/system/components/ModelManager/DiffusersModelEdit.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/system/components/ModelManager/DiffusersModelEdit.tsx
@ -271,7 +271,6 @@ export default function DiffusersModelEdit() {
  ) : (
    <Flex
      width="100%"
-      height="250px"
      justifyContent="center"
      alignItems="center"
      backgroundColor="var(--background-color)"
--- a/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/ImageToImage/ImageToImagePanel.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/ImageToImage/ImageToImagePanel.tsx
@ -19,6 +19,8 @@ import { useAppDispatch, useAppSelector } from 'app/storeHooks';
 import InvokeOptionsPanel from 'features/tabs/components/InvokeOptionsPanel';
 import { activeTabNameSelector } from 'features/options/store/optionsSelectors';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
+import { Flex } from '@chakra-ui/react';
+import { NegativePromptInput } from 'features/options/components/PromptInput/NegativePromptInput';

 export default function ImageToImagePanel() {
  const { t } = useTranslation();
@ -67,7 +69,10 @@ export default function ImageToImagePanel() {

  return (
    <InvokeOptionsPanel>
-      <PromptInput />
+      <Flex flexDir="column" rowGap="0.5rem">
+        <PromptInput />
+        <NegativePromptInput />
+      </Flex>
      <ProcessButtons />
      <MainOptions />
      <ImageToImageStrength
--- a/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/InvokeTabs.scss
+++ b/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/InvokeTabs.scss
@ -24,8 +24,8 @@
    }

    svg {
-      width: 26px;
-      height: 26px;
+      width: 24px;
+      height: 24px;
    }

    &[aria-selected='true'] {
--- a/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/TextToImage/TextToImagePanel.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/TextToImage/TextToImagePanel.tsx
@ -1,3 +1,4 @@
+import { Flex } from '@chakra-ui/react';
 import { Feature } from 'app/features';
 import FaceRestoreOptions from 'features/options/components/AdvancedOptions/FaceRestore/FaceRestoreOptions';
 import FaceRestoreToggle from 'features/options/components/AdvancedOptions/FaceRestore/FaceRestoreToggle';
@ -10,6 +11,7 @@ import VariationsOptions from 'features/options/components/AdvancedOptions/Varia
 import MainOptions from 'features/options/components/MainOptions/MainOptions';
 import OptionsAccordion from 'features/options/components/OptionsAccordion';
 import ProcessButtons from 'features/options/components/ProcessButtons/ProcessButtons';
+import { NegativePromptInput } from 'features/options/components/PromptInput/NegativePromptInput';
 import PromptInput from 'features/options/components/PromptInput/PromptInput';
 import InvokeOptionsPanel from 'features/tabs/components/InvokeOptionsPanel';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
@ -50,7 +52,10 @@ export default function TextToImagePanel() {

  return (
    <InvokeOptionsPanel>
-      <PromptInput />
+      <Flex flexDir="column" rowGap="0.5rem">
+        <PromptInput />
+        <NegativePromptInput />
+      </Flex>
      <ProcessButtons />
      <MainOptions />
      <OptionsAccordion accordionInfo={textToImageAccordions} />
--- a/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/UnifiedCanvas/UnifiedCanvasPanel.tsx
+++ b/invokeai/frontend/src/features/tabs/components/UnifiedCanvas/UnifiedCanvasPanel.tsx
@ -13,6 +13,8 @@ import InvokeOptionsPanel from 'features/tabs/components/InvokeOptionsPanel';
 import BoundingBoxSettings from 'features/options/components/AdvancedOptions/Canvas/BoundingBoxSettings/BoundingBoxSettings';
 import InfillAndScalingOptions from 'features/options/components/AdvancedOptions/Canvas/InfillAndScalingOptions';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
+import { Flex } from '@chakra-ui/react';
+import { NegativePromptInput } from 'features/options/components/PromptInput/NegativePromptInput';

 export default function UnifiedCanvasPanel() {
  const { t } = useTranslation();
@ -48,7 +50,10 @@ export default function UnifiedCanvasPanel() {

  return (
    <InvokeOptionsPanel>
-      <PromptInput />
+      <Flex flexDir="column" rowGap="0.5rem">
+        <PromptInput />
+        <NegativePromptInput />
+      </Flex>
      <ProcessButtons />
      <MainOptions />
      <ImageToImageStrength
--- a/ldm/generate.py
+++ b/ldm/generate.py
@ -211,7 +211,7 @@ class Generate:
                print('>> xformers memory-efficient attention is available but disabled')
        else:
            print('>> xformers not installed')
-            
+
        # model caching system for fast switching
        self.model_manager = ModelManager(mconfig,self.device,self.precision,max_loaded_models=max_loaded_models)
        # don't accept invalid models
@ -344,6 +344,7 @@ class Generate:

            **args,
    ):   # eat up additional cruft
+        self.clear_cuda_stats()
        """
        ldm.generate.prompt2image() is the common entry point for txt2img() and img2img()
        It takes the following arguments:
@ -548,6 +549,7 @@ class Generate:
                inpaint_width = inpaint_width,
                enable_image_debugging = enable_image_debugging,
                free_gpu_mem=self.free_gpu_mem,
+                clear_cuda_cache=self.clear_cuda_cache
            )

            if init_color:
@ -565,36 +567,62 @@ class Generate:
                                             image_callback = image_callback)

        except KeyboardInterrupt:
+            # Clear the CUDA cache on an exception
+            self.clear_cuda_cache()
+
            if catch_interrupts:
                print('**Interrupted** Partial results will be returned.')
            else:
                raise KeyboardInterrupt
        except RuntimeError:
+            # Clear the CUDA cache on an exception
+            self.clear_cuda_cache()
+
            print(traceback.format_exc(), file=sys.stderr)
            print('>> Could not generate image.')

        toc = time.time()
-        print('>> Usage stats:')
+        print('\n>> Usage stats:')
        print(
            f'>>   {len(results)} image(s) generated in', '%4.2fs' % (
                toc - tic)
        )
+        self.print_cuda_stats()
+        return results
+
+    def clear_cuda_cache(self):
+        if self._has_cuda():
+            self.max_memory_allocated = max(
+                self.max_memory_allocated,
+                torch.cuda.max_memory_allocated()
+            )
+            self.memory_allocated = max(
+                self.memory_allocated,
+                torch.cuda.memory_allocated()
+            )
+            self.session_peakmem = max(
+                self.session_peakmem,
+                torch.cuda.max_memory_allocated()
+            )
+            torch.cuda.empty_cache()
+
+    def clear_cuda_stats(self):
+        self.max_memory_allocated = 0
+        self.memory_allocated = 0
+
+    def print_cuda_stats(self):
        if self._has_cuda():
            print(
                '>>   Max VRAM used for this generation:',
-                '%4.2fG.' % (torch.cuda.max_memory_allocated() / 1e9),
+                '%4.2fG.' % (self.max_memory_allocated / 1e9),
                'Current VRAM utilization:',
-                '%4.2fG' % (torch.cuda.memory_allocated() / 1e9),
+                '%4.2fG' % (self.memory_allocated / 1e9),
            )

-            self.session_peakmem = max(
-                self.session_peakmem, torch.cuda.max_memory_allocated()
-            )
            print(
                '>>   Max VRAM used since script start: ',
                '%4.2fG' % (self.session_peakmem / 1e9),
            )
-        return results

    # this needs to be generalized to all sorts of postprocessors, which should be wrapped
    # in a nice harmonized call signature. For now we have a bunch of if/elses!
@ -847,7 +875,7 @@ class Generate:
        # the model cache does the loading and offloading
        cache = self.model_manager
        if not cache.valid_model(model_name):
-            raise KeyError('** "{model_name}" is not a known model name. Cannot change.')
+            raise KeyError(f'** "{model_name}" is not a known model name. Cannot change.')

        cache.print_vram_usage()

--- a/ldm/invoke/CLI.py
+++ b/ldm/invoke/CLI.py
@ -4,6 +4,13 @@ import sys
 import shlex
 import traceback

+from argparse import Namespace
+from pathlib import Path
+from typing import Optional, Union
+
+if sys.platform == "darwin":
+    os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1"
+
 from ldm.invoke.globals import Globals
 from ldm.generate import Generate
 from ldm.invoke.prompt_parser import PromptParser
@ -13,17 +20,14 @@ from ldm.invoke.pngwriter import PngWriter, retrieve_metadata, write_metadata
 from ldm.invoke.image_util import make_grid
 from ldm.invoke.log import write_log
 from ldm.invoke.model_manager import ModelManager
-from pathlib import Path
-from argparse import Namespace
-import pyparsing
+
+import click  # type: ignore
 import ldm.invoke
+import pyparsing  # type: ignore

 # global used in multiple functions (fix)
 infile = None

-if sys.platform == 'darwin':
-    os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1"
-
 def main():
    """Initialize command-line parsers and the diffusion model"""
    global infile
@ -50,7 +54,7 @@ def main():
    Globals.internet_available = args.internet_available and check_internet()
    Globals.disable_xformers = not args.xformers
    Globals.ckpt_convert = args.ckpt_convert
-    
+
    print(f'>> Internet connectivity is {Globals.internet_available}')

    if not args.conf:
@ -69,8 +73,10 @@ def main():

    # these two lines prevent a horrible warning message from appearing
    # when the frozen CLIP tokenizer is imported
-    import transformers
+    import transformers  # type: ignore
    transformers.logging.set_verbosity_error()
+    import diffusers
+    diffusers.logging.set_verbosity_error()

    # Loading Face Restoration and ESRGAN Modules
    gfpgan,codeformer,esrgan = load_face_restoration(opt)
@ -570,7 +576,7 @@ def set_default_output_dir(opt:Args, completer:Completer):
    completer.set_default_dir(opt.outdir)


-def import_model(model_path:str, gen, opt, completer):
+def import_model(model_path: str, gen, opt, completer):
    '''
    model_path can be (1) a URL to a .ckpt file; (2) a local .ckpt file path; or
    (3) a huggingface repository id
@ -579,12 +585,28 @@ def import_model(model_path:str, gen, opt, completer):

    if model_path.startswith(('http:','https:','ftp:')):
        model_name = import_ckpt_model(model_path, gen, opt, completer)
+
    elif os.path.exists(model_path) and model_path.endswith(('.ckpt','.safetensors')) and os.path.isfile(model_path):
        model_name = import_ckpt_model(model_path, gen, opt, completer)
-    elif re.match('^[\w.+-]+/[\w.+-]+$',model_path):
-        model_name = import_diffuser_model(model_path, gen, opt, completer)
+
    elif os.path.isdir(model_path):
-        model_name = import_diffuser_model(Path(model_path), gen, opt, completer)
+
+        # Allow for a directory containing multiple models.
+        models = list(Path(model_path).rglob('*.ckpt')) + list(Path(model_path).rglob('*.safetensors'))
+
+        if models:
+            # Only the last model name will be used below.
+            for model in sorted(models):
+
+                if click.confirm(f'Import {model.stem} ?', default=True):
+                    model_name = import_ckpt_model(model, gen, opt, completer)
+                    print()
+        else:
+            model_name = import_diffuser_model(Path(model_path), gen, opt, completer)
+
+    elif re.match(r'^[\w.+-]+/[\w.+-]+$', model_path):
+        model_name = import_diffuser_model(model_path, gen, opt, completer)
+
    else:
        print(f'** {model_path} is neither the path to a .ckpt file nor a diffusers repository id. Can\'t import.')

@ -602,7 +624,7 @@ def import_model(model_path:str, gen, opt, completer):
    completer.update_models(gen.model_manager.list_models())
    print(f'>> {model_name} successfully installed')

-def import_diffuser_model(path_or_repo:str, gen, opt, completer)->str:
+def import_diffuser_model(path_or_repo: Union[Path, str], gen, _, completer) -> Optional[str]:
    manager = gen.model_manager
    default_name = Path(path_or_repo).stem
    default_description = f'Imported model {default_name}'
@ -625,7 +647,7 @@ def import_diffuser_model(path_or_repo:str, gen, opt, completer)->str:
        return None
    return model_name

-def import_ckpt_model(path_or_url:str, gen, opt, completer)->str:
+def import_ckpt_model(path_or_url: Union[Path, str], gen, opt, completer) -> Optional[str]:
    manager = gen.model_manager
    default_name = Path(path_or_url).stem
    default_description = f'Imported model {default_name}'
@ -1111,9 +1133,13 @@ def write_commands(opt, file_path:str, outfilepath:str):
 def report_model_error(opt:Namespace, e:Exception):
    print(f'** An error occurred while attempting to initialize the model: "{str(e)}"')
    print('** This can be caused by a missing or corrupted models file, and can sometimes be fixed by (re)installing the models.')
-    response = input('Do you want to run invokeai-configure script to select and/or reinstall models? [y] ')
-    if response.startswith(('n','N')):
-        return
+    yes_to_all = os.environ.get('INVOKE_MODEL_RECONFIGURE')
+    if yes_to_all:
+        print('** Reconfiguration is being forced by environment variable INVOKE_MODEL_RECONFIGURE')
+    else:
+        response = input('Do you want to run invokeai-configure script to select and/or reinstall models? [y] ')
+        if response.startswith(('n', 'N')):
+            return

    print('invokeai-configure is launching....\n')

@ -1121,16 +1147,16 @@ def report_model_error(opt:Namespace, e:Exception):
    # only the arguments accepted by the configuration script are parsed
    root_dir = ["--root", opt.root_dir] if opt.root_dir is not None else []
    config = ["--config", opt.conf] if opt.conf is not None else []
-    yes_to_all = os.environ.get('INVOKE_MODEL_RECONFIGURE')
    previous_args = sys.argv
    sys.argv = [ 'invokeai-configure' ]
    sys.argv.extend(root_dir)
    sys.argv.extend(config)
    if yes_to_all is not None:
-        sys.argv.append(yes_to_all)
+        for arg in yes_to_all.split():
+            sys.argv.append(arg)

-    from ldm.invoke.config import configure_invokeai
-    configure_invokeai.main()
+    from ldm.invoke.config import invokeai_configure
+    invokeai_configure.main()
    print('** InvokeAI will now restart')
    sys.argv = previous_args
    main() # would rather do a os.exec(), but doesn't exist?
--- a/ldm/invoke/_version.py
+++ b/ldm/invoke/_version.py
@ -1 +1 @@
-__version__='2.3.0-rc2'
+__version__='2.3.0-rc4'
--- a/ldm/invoke/args.py
+++ b/ldm/invoke/args.py
@ -196,6 +196,7 @@ class Args(object):
            elif os.path.exists(legacyinit):
                print(f'>> WARNING: Old initialization file found at {legacyinit}. This location is deprecated. Please move it to {Globals.root}/invokeai.init.')
                sysargs.insert(0,f'@{legacyinit}')
+            Globals.log_tokenization = self._arg_parser.parse_args(sysargs).log_tokenization

            self._arg_switches = self._arg_parser.parse_args(sysargs)
            return self._arg_switches
@ -599,6 +600,12 @@ class Args(object):
            help=f'Set the default sampler. Supported samplers: {", ".join(SAMPLER_CHOICES)}',
            default='k_lms',
        )
+        render_group.add_argument(
+            '--log_tokenization',
+            '-t',
+            action='store_true',
+            help='shows how the prompt is split into tokens'
+        )
        render_group.add_argument(
            '-f',
            '--strength',
@ -744,7 +751,7 @@ class Args(object):
                invoke> !fetch 0000015.8929913.png
                invoke> a fantastic alien landscape -W 576 -H 512 -s 60 -A plms -C 7.5
                invoke> !fetch /path/to/images/*.png prompts.txt
- 
+
            !replay /path/to/prompts.txt
            Replays all the prompts contained in the file prompts.txt.

@ -756,6 +763,7 @@ class Args(object):
            !models                                   -- list models in configs/models.yaml
            !switch <model_name>                      -- switch to model named <model_name>
            !import_model /path/to/weights/file.ckpt  -- adds a .ckpt model to your config
+            !import_model /path/to/weights/           -- interactively import models from a directory
            !import_model http://path_to_model.ckpt   -- downloads and adds a .ckpt model to your config
            !import_model hakurei/waifu-diffusion     -- downloads and adds a diffusers model to your config
            !optimize_model <model_name>              -- converts a .ckpt model to a diffusers model
--- a/ldm/invoke/ckpt_to_diffuser.py
+++ b/ldm/invoke/ckpt_to_diffuser.py
@ -20,6 +20,7 @@
 import os
 import re
 import torch
+import warnings
 from pathlib import Path
 from ldm.invoke.globals import Globals, global_cache_dir
 from safetensors.torch import load_file
@ -44,6 +45,7 @@ from diffusers import (
    PNDMScheduler,
    StableDiffusionPipeline,
    UNet2DConditionModel,
+    logging as dlogging,
 )
 from diffusers.pipelines.latent_diffusion.pipeline_latent_diffusion import LDMBertConfig, LDMBertModel
 from diffusers.pipelines.paint_by_example import PaintByExampleImageEncoder, PaintByExamplePipeline
@ -795,8 +797,9 @@ def load_pipeline_from_original_stable_diffusion_ckpt(
        prediction_type:str=None,
        extract_ema:bool=True,
        upcast_attn:bool=False,
-        vae:AutoencoderKL=None
-)->StableDiffusionGeneratorPipeline:
+        vae:AutoencoderKL=None,
+        return_generator_pipeline:bool=False,
+)->Union[StableDiffusionPipeline,StableDiffusionGeneratorPipeline]:
    '''
    Load a Stable Diffusion pipeline object from a CompVis-style `.ckpt`/`.safetensors` file and (ideally) a `.yaml`
    config file.
@ -823,166 +826,173 @@ def load_pipeline_from_original_stable_diffusion_ckpt(
    :param upcast_attention: Whether the attention computation should always be upcasted. This is necessary when
    running stable diffusion 2.1.
    '''
+    
+    with warnings.catch_warnings():
+        warnings.simplefilter('ignore')
+        verbosity = dlogging.get_verbosity()
+        dlogging.set_verbosity_error()

-    checkpoint = load_file(checkpoint_path) if Path(checkpoint_path).suffix == '.safetensors' else torch.load(checkpoint_path)
-    cache_dir = global_cache_dir('hub')
+        checkpoint = load_file(checkpoint_path) if Path(checkpoint_path).suffix == '.safetensors' else torch.load(checkpoint_path)
+        cache_dir = global_cache_dir('hub')
+        pipeline_class = StableDiffusionGeneratorPipeline if return_generator_pipeline else StableDiffusionPipeline

-    # Sometimes models don't have the global_step item
-    if "global_step" in checkpoint:
-        global_step = checkpoint["global_step"]
-    else:
-        print("  | global_step key not found in model")
-        global_step = None
-
-    # sometimes there is a state_dict key and sometimes not
-    if 'state_dict' in checkpoint:
-        checkpoint = checkpoint["state_dict"]
-
-    upcast_attention = False
-    if original_config_file is None:
-        key_name = "model.diffusion_model.input_blocks.2.1.transformer_blocks.0.attn2.to_k.weight"
-
-        if key_name in checkpoint and checkpoint[key_name].shape[-1] == 1024:
-            original_config_file = os.path.join(Globals.root,'configs','stable-diffusion','v2-inference-v.yaml')
-
-            if global_step == 110000:
-                # v2.1 needs to upcast attention
-                upcast_attention = True
+        # Sometimes models don't have the global_step item
+        if "global_step" in checkpoint:
+            global_step = checkpoint["global_step"]
        else:
-            original_config_file = os.path.join(Globals.root,'configs','stable-diffusion','v1-inference.yaml')
+            print("  | global_step key not found in model")
+            global_step = None

-    original_config = OmegaConf.load(original_config_file)
+        # sometimes there is a state_dict key and sometimes not
+        if 'state_dict' in checkpoint:
+            checkpoint = checkpoint["state_dict"]

-    if num_in_channels is not None:
-        original_config["model"]["params"]["unet_config"]["params"]["in_channels"] = num_in_channels
+        upcast_attention = False
+        if original_config_file is None:
+            key_name = "model.diffusion_model.input_blocks.2.1.transformer_blocks.0.attn2.to_k.weight"

-    if (
-        "parameterization" in original_config["model"]["params"]
-        and original_config["model"]["params"]["parameterization"] == "v"
-    ):
-        if prediction_type is None:
-            # NOTE: For stable diffusion 2 base it is recommended to pass `prediction_type=="epsilon"`
-            # as it relies on a brittle global step parameter here
-            prediction_type = "epsilon" if global_step == 875000 else "v_prediction"
-        if image_size is None:
-            # NOTE: For stable diffusion 2 base one has to pass `image_size==512`
-            # as it relies on a brittle global step parameter here
-            image_size = 512 if global_step == 875000 else 768
-    else:
-        if prediction_type is None:
-            prediction_type = "epsilon"
-        if image_size is None:
-            image_size = 512
+            if key_name in checkpoint and checkpoint[key_name].shape[-1] == 1024:
+                original_config_file = os.path.join(Globals.root,'configs','stable-diffusion','v2-inference-v.yaml')

-    num_train_timesteps = original_config.model.params.timesteps
-    beta_start = original_config.model.params.linear_start
-    beta_end = original_config.model.params.linear_end
+                if global_step == 110000:
+                    # v2.1 needs to upcast attention
+                    upcast_attention = True
+            else:
+                original_config_file = os.path.join(Globals.root,'configs','stable-diffusion','v1-inference.yaml')

-    scheduler = DDIMScheduler(
-        beta_end=beta_end,
-        beta_schedule="scaled_linear",
-        beta_start=beta_start,
-        num_train_timesteps=num_train_timesteps,
-        steps_offset=1,
-        clip_sample=False,
-        set_alpha_to_one=False,
-        prediction_type=prediction_type,
-    )
-    # make sure scheduler works correctly with DDIM
-    scheduler.register_to_config(clip_sample=False)
+        original_config = OmegaConf.load(original_config_file)

-    if scheduler_type == "pndm":
-        config = dict(scheduler.config)
-        config["skip_prk_steps"] = True
-        scheduler = PNDMScheduler.from_config(config)
-    elif scheduler_type == "lms":
-        scheduler = LMSDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
-    elif scheduler_type == "heun":
-        scheduler = HeunDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
-    elif scheduler_type == "euler":
-        scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
-    elif scheduler_type == "euler-ancestral":
-        scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
-    elif scheduler_type == "dpm":
-        scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(scheduler.config)
-    elif scheduler_type == "ddim":
-        scheduler = scheduler
-    else:
-        raise ValueError(f"Scheduler of type {scheduler_type} doesn't exist!")
+        if num_in_channels is not None:
+            original_config["model"]["params"]["unet_config"]["params"]["in_channels"] = num_in_channels

-    # Convert the UNet2DConditionModel model.
-    unet_config = create_unet_diffusers_config(original_config, image_size=image_size)
-    unet_config["upcast_attention"] = upcast_attention
-    unet = UNet2DConditionModel(**unet_config)
+        if (
+            "parameterization" in original_config["model"]["params"]
+            and original_config["model"]["params"]["parameterization"] == "v"
+        ):
+            if prediction_type is None:
+                # NOTE: For stable diffusion 2 base it is recommended to pass `prediction_type=="epsilon"`
+                # as it relies on a brittle global step parameter here
+                prediction_type = "epsilon" if global_step == 875000 else "v_prediction"
+            if image_size is None:
+                # NOTE: For stable diffusion 2 base one has to pass `image_size==512`
+                # as it relies on a brittle global step parameter here
+                image_size = 512 if global_step == 875000 else 768
+        else:
+            if prediction_type is None:
+                prediction_type = "epsilon"
+            if image_size is None:
+                image_size = 512

-    converted_unet_checkpoint = convert_ldm_unet_checkpoint(
-        checkpoint, unet_config, path=checkpoint_path, extract_ema=extract_ema
-    )
+        num_train_timesteps = original_config.model.params.timesteps
+        beta_start = original_config.model.params.linear_start
+        beta_end = original_config.model.params.linear_end

-    unet.load_state_dict(converted_unet_checkpoint)
-
-    # Convert the VAE model, or use the one passed
-    if not vae:
-        print(f'  | Using checkpoint model\'s original VAE')
-        vae_config = create_vae_diffusers_config(original_config, image_size=image_size)
-        converted_vae_checkpoint = convert_ldm_vae_checkpoint(checkpoint, vae_config)
-
-        vae = AutoencoderKL(**vae_config)
-        vae.load_state_dict(converted_vae_checkpoint)
-    else:
-        print(f'  | Using external VAE specified in config')
-
-    # Convert the text model.
-    model_type = pipeline_type
-    if model_type is None:
-        model_type = original_config.model.params.cond_stage_config.target.split(".")[-1]
-
-    if model_type == "FrozenOpenCLIPEmbedder":
-        text_model = convert_open_clip_checkpoint(checkpoint)
-        tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2",
-                                                  subfolder="tokenizer",
-                                                  cache_dir=global_cache_dir('diffusers')
-                                                  )
-        pipe = StableDiffusionGeneratorPipeline(
-            vae=vae,
-            text_encoder=text_model,
-            tokenizer=tokenizer,
-            unet=unet,
-            scheduler=scheduler,
-            safety_checker=None,
-            feature_extractor=None,
-            requires_safety_checker=False,
+        scheduler = DDIMScheduler(
+            beta_end=beta_end,
+            beta_schedule="scaled_linear",
+            beta_start=beta_start,
+            num_train_timesteps=num_train_timesteps,
+            steps_offset=1,
+            clip_sample=False,
+            set_alpha_to_one=False,
+            prediction_type=prediction_type,
        )
-    elif model_type == "PaintByExample":
-        vision_model = convert_paint_by_example_checkpoint(checkpoint)
-        tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14",cache_dir=cache_dir)
-        feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-safety-checker",cache_dir=cache_dir)
-        pipe = PaintByExamplePipeline(
-            vae=vae,
-            image_encoder=vision_model,
-            unet=unet,
-            scheduler=scheduler,
-            safety_checker=None,
-            feature_extractor=feature_extractor,
+        # make sure scheduler works correctly with DDIM
+        scheduler.register_to_config(clip_sample=False)
+
+        if scheduler_type == "pndm":
+            config = dict(scheduler.config)
+            config["skip_prk_steps"] = True
+            scheduler = PNDMScheduler.from_config(config)
+        elif scheduler_type == "lms":
+            scheduler = LMSDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
+        elif scheduler_type == "heun":
+            scheduler = HeunDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
+        elif scheduler_type == "euler":
+            scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
+        elif scheduler_type == "euler-ancestral":
+            scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(scheduler.config)
+        elif scheduler_type == "dpm":
+            scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(scheduler.config)
+        elif scheduler_type == "ddim":
+            scheduler = scheduler
+        else:
+            raise ValueError(f"Scheduler of type {scheduler_type} doesn't exist!")
+
+        # Convert the UNet2DConditionModel model.
+        unet_config = create_unet_diffusers_config(original_config, image_size=image_size)
+        unet_config["upcast_attention"] = upcast_attention
+        unet = UNet2DConditionModel(**unet_config)
+
+        converted_unet_checkpoint = convert_ldm_unet_checkpoint(
+            checkpoint, unet_config, path=checkpoint_path, extract_ema=extract_ema
        )
-    elif model_type in ['FrozenCLIPEmbedder','WeightedFrozenCLIPEmbedder']:
-        text_model = convert_ldm_clip_checkpoint(checkpoint)
-        tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14",cache_dir=cache_dir)
-        feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-safety-checker",cache_dir=cache_dir)
-        pipe = StableDiffusionGeneratorPipeline(
-            vae=vae,
-            text_encoder=text_model,
-            tokenizer=tokenizer,
-            unet=unet,
-            scheduler=scheduler,
-            safety_checker=None,
-            feature_extractor=feature_extractor,
-        )
-    else:
-        text_config = create_ldm_bert_config(original_config)
-        text_model = convert_ldm_bert_checkpoint(checkpoint, text_config)
-        tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-uncased",cache_dir=cache_dir)
-        pipe = LDMTextToImagePipeline(vqvae=vae, bert=text_model, tokenizer=tokenizer, unet=unet, scheduler=scheduler)
+
+        unet.load_state_dict(converted_unet_checkpoint)
+
+        # Convert the VAE model, or use the one passed
+        if not vae:
+            print('  | Using checkpoint model\'s original VAE')
+            vae_config = create_vae_diffusers_config(original_config, image_size=image_size)
+            converted_vae_checkpoint = convert_ldm_vae_checkpoint(checkpoint, vae_config)
+
+            vae = AutoencoderKL(**vae_config)
+            vae.load_state_dict(converted_vae_checkpoint)
+        else:
+            print('  | Using external VAE specified in config')
+
+        # Convert the text model.
+        model_type = pipeline_type
+        if model_type is None:
+            model_type = original_config.model.params.cond_stage_config.target.split(".")[-1]
+
+        if model_type == "FrozenOpenCLIPEmbedder":
+            text_model = convert_open_clip_checkpoint(checkpoint)
+            tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2",
+                                                      subfolder="tokenizer",
+                                                      cache_dir=global_cache_dir('diffusers')
+                                                      )
+            pipe = pipeline_class(
+                vae=vae,
+                text_encoder=text_model,
+                tokenizer=tokenizer,
+                unet=unet,
+                scheduler=scheduler,
+                safety_checker=None,
+                feature_extractor=None,
+                requires_safety_checker=False,
+            )
+        elif model_type == "PaintByExample":
+            vision_model = convert_paint_by_example_checkpoint(checkpoint)
+            tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14",cache_dir=cache_dir)
+            feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-safety-checker",cache_dir=cache_dir)
+            pipe = PaintByExamplePipeline(
+                vae=vae,
+                image_encoder=vision_model,
+                unet=unet,
+                scheduler=scheduler,
+                safety_checker=None,
+                feature_extractor=feature_extractor,
+            )
+        elif model_type in ['FrozenCLIPEmbedder','WeightedFrozenCLIPEmbedder']:
+            text_model = convert_ldm_clip_checkpoint(checkpoint)
+            tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14",cache_dir=cache_dir)
+            feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-safety-checker",cache_dir=cache_dir)
+            pipe = pipeline_class(
+                vae=vae,
+                text_encoder=text_model,
+                tokenizer=tokenizer,
+                unet=unet,
+                scheduler=scheduler,
+                safety_checker=None,
+                feature_extractor=feature_extractor,
+            )
+        else:
+            text_config = create_ldm_bert_config(original_config)
+            text_model = convert_ldm_bert_checkpoint(checkpoint, text_config)
+            tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-uncased",cache_dir=cache_dir)
+            pipe = LDMTextToImagePipeline(vqvae=vae, bert=text_model, tokenizer=tokenizer, unet=unet, scheduler=scheduler)
+    dlogging.set_verbosity(verbosity)

    return pipe

@ -1000,6 +1010,7 @@ def convert_ckpt_to_diffuser(
        checkpoint_path,
        **kwargs
    )
+    
    pipe.save_pretrained(
        dump_path,
        safe_serialization=is_safetensors_available(),
--- a/ldm/invoke/conditioning.py
+++ b/ldm/invoke/conditioning.py
@ -17,6 +17,7 @@ from ..models.diffusion import cross_attention_control
 from ..models.diffusion.shared_invokeai_diffusion import InvokeAIDiffuserComponent
 from ..modules.encoders.modules import WeightedFrozenCLIPEmbedder
 from ..modules.prompt_to_embeddings_converter import WeightedPromptFragmentsToEmbeddingsConverter
+from ldm.invoke.globals import Globals


 def get_uc_and_c_and_ec(prompt_string, model, log_tokens=False, skip_normalize_legacy_blend=False):
@ -92,9 +93,9 @@ def _get_conditioning_for_prompt(parsed_prompt: Union[Blend, FlattenedPrompt], p
    Process prompt structure and tokens, and return (conditioning, unconditioning, extra_conditioning_info)
    """

-    if log_tokens:
-        print(f">> Parsed prompt to {parsed_prompt}")
-        print(f">> Parsed negative prompt to {parsed_negative_prompt}")
+    if log_tokens or Globals.log_tokenization:
+        print(f"\n>> [TOKENLOG] Parsed Prompt: {parsed_prompt}")
+        print(f"\n>> [TOKENLOG] Parsed Negative Prompt: {parsed_negative_prompt}")

    conditioning = None
    cac_args: cross_attention_control.Arguments = None
@ -235,7 +236,7 @@ def _get_embeddings_and_tokens_for_prompt(model, flattened_prompt: FlattenedProm
    fragments = [x.text for x in flattened_prompt.children]
    weights = [x.weight for x in flattened_prompt.children]
    embeddings, tokens = model.get_learned_conditioning([fragments], return_tokens=True, fragment_weights=[weights])
-    if log_tokens:
+    if log_tokens or Globals.log_tokenization:
        text = " ".join(fragments)
        log_tokenization(text, model, display_label=log_display_label)

@ -273,12 +274,12 @@ def log_tokenization(text, model, display_label=None):
    # usually tokens have '</w>' to indicate end-of-word,
    # but for readability it has been replaced with ' '
    """
-
    tokens = model.cond_stage_model.tokenizer.tokenize(text)
    tokenized = ""
    discarded = ""
    usedTokens = 0
    totalTokens = len(tokens)
+
    for i in range(0, totalTokens):
        token = tokens[i].replace('</w>', ' ')
        # alternate color
@ -288,8 +289,11 @@ def log_tokenization(text, model, display_label=None):
            usedTokens += 1
        else:  # over max token length
            discarded = discarded + f"\x1b[0;3{s};40m{token}"
-    print(f"\n>> Tokens {display_label or ''} ({usedTokens}):\n{tokenized}\x1b[0m")
+
+    if usedTokens > 0:
+        print(f'\n>> [TOKENLOG] Tokens {display_label or ""} ({usedTokens}):')
+        print(f'{tokenized}\x1b[0m')
+    
    if discarded != "":
-        print(
-            f">> Tokens Discarded ({totalTokens - usedTokens}):\n{discarded}\x1b[0m"
-        )
+        print(f'\n>> [TOKENLOG] Tokens Discarded ({totalTokens - usedTokens}):')
+        print(f'{discarded}\x1b[0m')
--- a/ldm/invoke/config/invokeai_configure.py
+++ b/ldm/invoke/config/invokeai_configure.py
@ -127,8 +127,8 @@ script do it for you. Manual installation is described at:

 https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/020_INSTALL_MANUAL/

-You may download the recommended models (about 10GB total), select a customized set, or
-completely skip this step.
+You may download the recommended models (about 15GB total), install all models (40 GB!!) 
+select a customized set, or completely skip this step.
 """
    )
    completer.set_options(["recommended", "customized", "skip"])
@ -320,6 +320,8 @@ You may re-run the configuration script again in the future if you do not wish t
        while again:
            try:
                access_token = getpass_asterisk.getpass_asterisk(prompt="HF Token ❯ ")
+                if access_token is None or len(access_token)==0:
+                    raise EOFError
                HfLogin(access_token)
                access_token = HfFolder.get_token()
                again = False
@ -433,9 +435,7 @@ def _download_diffusion_weights(
            )
        except OSError as e:
            if str(e).startswith("fp16 is not a valid"):
-                print(
-                    f"Could not fetch half-precision version of model {repo_id}; fetching full-precision instead"
-                )
+                pass
            else:
                print(f"An unexpected error occurred while downloading the model: {e})")
        if path:
@ -866,7 +866,7 @@ def initialize_rootdir(root: str, yes_to_all: bool = False):
    ):
        os.makedirs(os.path.join(root, name), exist_ok=True)

-    configs_src = Path(configs.__path__[-1])
+    configs_src = Path(configs.__path__[0])
    configs_dest = Path(root) / "configs"
    if not os.path.samefile(configs_src, configs_dest):
        shutil.copytree(configs_src, configs_dest, dirs_exist_ok=True)
--- a/ldm/invoke/generator/base.py
+++ b/ldm/invoke/generator/base.py
@ -122,6 +122,11 @@ class Generator:

                seed = self.new_seed()

+                # Free up memory from the last generation.
+                clear_cuda_cache = kwargs['clear_cuda_cache'] or None
+                if clear_cuda_cache is not None:
+                    clear_cuda_cache()
+
        return results

    def sample_to_image(self,samples)->Image.Image:
@ -240,7 +245,12 @@ class Generator:

    def get_perlin_noise(self,width,height):
        fixdevice = 'cpu' if (self.model.device.type == 'mps') else self.model.device
-        noise = torch.stack([rand_perlin_2d((height, width), (8, 8), device = self.model.device).to(fixdevice) for _ in range(self.latent_channels)], dim=0).to(self.model.device)
+        # limit noise to only the diffusion image channels, not the mask channels
+        input_channels = min(self.latent_channels, 4)
+        noise = torch.stack([
+            rand_perlin_2d((height, width),
+                           (8, 8),
+                           device = self.model.device).to(fixdevice) for _ in range(input_channels)], dim=0).to(self.model.device)
        return noise

    def new_seed(self):
@ -341,3 +351,27 @@ class Generator:

    def torch_dtype(self)->torch.dtype:
        return torch.float16 if self.precision == 'float16' else torch.float32
+
+    # returns a tensor filled with random numbers from a normal distribution
+    def get_noise(self,width,height):
+        device         = self.model.device
+        # limit noise to only the diffusion image channels, not the mask channels
+        input_channels = min(self.latent_channels, 4)
+        if self.use_mps_noise or device.type == 'mps':
+            x = torch.randn([1,
+                             input_channels,
+                             height // self.downsampling_factor,
+                             width  // self.downsampling_factor],
+                            dtype=self.torch_dtype(),
+                            device='cpu').to(device)
+        else:
+            x = torch.randn([1,
+                             input_channels,
+                             height // self.downsampling_factor,
+                             width  // self.downsampling_factor],
+                            dtype=self.torch_dtype(),
+                            device=device)
+        if self.perlin > 0.0:
+            perlin_noise = self.get_perlin_noise(width  // self.downsampling_factor, height // self.downsampling_factor)
+            x = (1-self.perlin)*x + self.perlin*perlin_noise
+        return x
--- a/ldm/invoke/generator/diffusers_pipeline.py
+++ b/ldm/invoke/generator/diffusers_pipeline.py
@ -4,7 +4,6 @@ import dataclasses
 import inspect
 import secrets
 import sys
-import warnings
 from dataclasses import dataclass, field
 from typing import List, Optional, Union, Callable, Type, TypeVar, Generic, Any

@ -641,7 +640,6 @@ class StableDiffusionGeneratorPipeline(StableDiffusionPipeline):

    @property
    def cond_stage_model(self):
-        warnings.warn("legacy compatibility layer", DeprecationWarning)
        return self.prompt_fragments_to_embeddings_converter

    @torch.inference_mode()
--- a/ldm/invoke/generator/img2img.py
+++ b/ldm/invoke/generator/img2img.py
@ -63,22 +63,3 @@ class Img2Img(Generator):
            shape = like.shape
            x = (1-self.perlin)*x + self.perlin*self.get_perlin_noise(shape[3], shape[2])
        return x
-
-    def get_noise(self,width,height):
-        # copy of the Txt2Img.get_noise
-        device         = self.model.device
-        if self.use_mps_noise or device.type == 'mps':
-            x = torch.randn([1,
-                                self.latent_channels,
-                                height // self.downsampling_factor,
-                                width  // self.downsampling_factor],
-                               device='cpu').to(device)
-        else:
-            x = torch.randn([1,
-                                self.latent_channels,
-                                height // self.downsampling_factor,
-                                width  // self.downsampling_factor],
-                               device=device)
-        if self.perlin > 0.0:
-            x = (1-self.perlin)*x + self.perlin*self.get_perlin_noise(width  // self.downsampling_factor, height // self.downsampling_factor)
-        return x
--- a/ldm/invoke/generator/inpaint.py
+++ b/ldm/invoke/generator/inpaint.py
@ -194,7 +194,8 @@ class Inpaint(Img2Img):
        """

        self.enable_image_debugging = enable_image_debugging
-        self.infill_method = infill_method or infill_methods()[0], # The infill method to use
+        infill_method = infill_method or infill_methods()[0]
+        self.infill_method = infill_method

        self.inpaint_width = inpaint_width
        self.inpaint_height = inpaint_height
--- a/ldm/invoke/generator/txt2img.py
+++ b/ldm/invoke/generator/txt2img.py
@ -51,26 +51,4 @@ class Txt2Img(Generator):
        return make_image


-    # returns a tensor filled with random numbers from a normal distribution
-    def get_noise(self,width,height):
-        device         = self.model.device
-        # limit noise to only the diffusion image channels, not the mask channels
-        input_channels = min(self.latent_channels, 4)
-        if self.use_mps_noise or device.type == 'mps':
-            x = torch.randn([1,
-                             input_channels,
-                             height // self.downsampling_factor,
-                             width  // self.downsampling_factor],
-                            dtype=self.torch_dtype(),
-                            device='cpu').to(device)
-        else:
-            x = torch.randn([1,
-                             input_channels,
-                             height // self.downsampling_factor,
-                             width  // self.downsampling_factor],
-                            dtype=self.torch_dtype(),
-                            device=device)
-        if self.perlin > 0.0:
-            x = (1-self.perlin)*x + self.perlin*self.get_perlin_noise(width  // self.downsampling_factor, height // self.downsampling_factor)
-        return x

--- a/ldm/invoke/generator/txt2img2img.py
+++ b/ldm/invoke/generator/txt2img2img.py
@ -65,6 +65,11 @@ class Txt2Img2Img(Generator):
                mode="bilinear"
            )

+            # Free up memory from the last generation.
+            clear_cuda_cache = kwargs['clear_cuda_cache'] or None
+            if clear_cuda_cache is not None:
+                clear_cuda_cache()
+
            second_pass_noise = self.get_noise_like(resized_latents)

            verbosity = get_verbosity()
--- a/ldm/invoke/merge_diffusers.py
+++ b/ldm/invoke/merge_diffusers.py
@ -8,26 +8,25 @@ import argparse
 import curses
 import os
 import sys
+import traceback
+import warnings
 from argparse import Namespace
 from pathlib import Path
 from typing import List, Union

 import npyscreen
-import warnings
 from diffusers import DiffusionPipeline
+from diffusers import logging as dlogging
+from npyscreen import widget
 from omegaconf import OmegaConf

-from ldm.invoke.globals import (
-    Globals,
-    global_cache_dir,
-    global_config_file,
-    global_models_dir,
-    global_set_root,
-)
+from ldm.invoke.globals import (Globals, global_cache_dir, global_config_file,
+                                global_models_dir, global_set_root)
 from ldm.invoke.model_manager import ModelManager

 DEST_MERGED_MODEL_DIR = "merged_models"

+
 def merge_diffusion_models(
    model_ids_or_paths: List[Union[str, Path]],
    alpha: float = 0.5,
@ -46,18 +45,24 @@ def merge_diffusion_models(
    **kwargs - the default DiffusionPipeline.get_config_dict kwargs:
         cache_dir, resume_download, force_download, proxies, local_files_only, use_auth_token, revision, torch_dtype, device_map
    """
-    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
-        model_ids_or_paths[0],
-        cache_dir=kwargs.get("cache_dir", global_cache_dir()),
-        custom_pipeline="checkpoint_merger",
-    )
-    merged_pipe = pipe.merge(
-        pretrained_model_name_or_path_list=model_ids_or_paths,
-        alpha=alpha,
-        interp=interp,
-        force=force,
-        **kwargs,
-    )
+    with warnings.catch_warnings():
+        warnings.simplefilter("ignore")
+        verbosity = dlogging.get_verbosity()
+        dlogging.set_verbosity_error()
+
+        pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
+            model_ids_or_paths[0],
+            cache_dir=kwargs.get("cache_dir", global_cache_dir()),
+            custom_pipeline="checkpoint_merger",
+        )
+        merged_pipe = pipe.merge(
+            pretrained_model_name_or_path_list=model_ids_or_paths,
+            alpha=alpha,
+            interp=interp,
+            force=force,
+            **kwargs,
+        )
+        dlogging.set_verbosity(verbosity)
    return merged_pipe


@ -181,13 +186,12 @@ class FloatTitleSlider(npyscreen.TitleText):


 class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
-
    interpolations = ["weighted_sum", "sigmoid", "inv_sigmoid", "add_difference"]

    def __init__(self, parentApp, name):
        self.parentApp = parentApp
-        self.ALLOW_RESIZE=True
-        self.FIX_MINIMUM_SIZE_WHEN_CREATED=False
+        self.ALLOW_RESIZE = True
+        self.FIX_MINIMUM_SIZE_WHEN_CREATED = False
        super().__init__(parentApp, name)

    @property
@ -198,29 +202,29 @@ class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
        self.parentApp.setNextForm(None)

    def create(self):
-        window_height,window_width=curses.initscr().getmaxyx()
-        
+        window_height, window_width = curses.initscr().getmaxyx()
+
        self.model_names = self.get_model_names()
        max_width = max([len(x) for x in self.model_names])
        max_width += 6
-        horizontal_layout = max_width*3 < window_width
-        
+        horizontal_layout = max_width * 3 < window_width
+
        self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.FixedText,
-            color='CONTROL',
+            color="CONTROL",
            value=f"Select two models to merge and optionally a third.",
            editable=False,
        )
        self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.FixedText,
-            color='CONTROL',
+            color="CONTROL",
            value=f"Use up and down arrows to move, <space> to select an item, <tab> and <shift-tab> to move from one field to the next.",
            editable=False,
        )
        self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.FixedText,
-            value='MODEL 1',
-            color='GOOD',
+            value="MODEL 1",
+            color="GOOD",
            editable=False,
            rely=4 if horizontal_layout else None,
        )
@ -235,57 +239,57 @@ class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
        )
        self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.FixedText,
-            value='MODEL 2',
-            color='GOOD',
+            value="MODEL 2",
+            color="GOOD",
            editable=False,
-            relx=max_width+3 if horizontal_layout else None,
+            relx=max_width + 3 if horizontal_layout else None,
            rely=4 if horizontal_layout else None,
        )
        self.model2 = self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.SelectOne,
-            name='(2)',
+            name="(2)",
            values=self.model_names,
            value=1,
            max_height=len(self.model_names),
            max_width=max_width,
-            relx=max_width+3 if horizontal_layout else None,
+            relx=max_width + 3 if horizontal_layout else None,
            rely=5 if horizontal_layout else None,
            scroll_exit=True,
        )
        self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.FixedText,
-            value='MODEL 3',
-            color='GOOD',
+            value="MODEL 3",
+            color="GOOD",
            editable=False,
-            relx=max_width*2+3 if horizontal_layout else None,
+            relx=max_width * 2 + 3 if horizontal_layout else None,
            rely=4 if horizontal_layout else None,
        )
        models_plus_none = self.model_names.copy()
-        models_plus_none.insert(0,'None')
+        models_plus_none.insert(0, "None")
        self.model3 = self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.SelectOne,
-            name='(3)',
+            name="(3)",
            values=models_plus_none,
            value=0,
-            max_height=len(self.model_names)+1,
+            max_height=len(self.model_names) + 1,
            max_width=max_width,
            scroll_exit=True,
-            relx=max_width*2+3 if horizontal_layout else None,
+            relx=max_width * 2 + 3 if horizontal_layout else None,
            rely=5 if horizontal_layout else None,
        )
-        for m in [self.model1,self.model2,self.model3]:
+        for m in [self.model1, self.model2, self.model3]:
            m.when_value_edited = self.models_changed
        self.merged_model_name = self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.TitleText,
            name="Name for merged model:",
-            labelColor='CONTROL',
+            labelColor="CONTROL",
            value="",
            scroll_exit=True,
        )
        self.force = self.add_widget_intelligent(
            npyscreen.Checkbox,
            name="Force merge of incompatible models",
-            labelColor='CONTROL',
+            labelColor="CONTROL",
            value=False,
            scroll_exit=True,
        )
@ -294,7 +298,7 @@ class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
            name="Merge Method:",
            values=self.interpolations,
            value=0,
-            labelColor='CONTROL',
+            labelColor="CONTROL",
            max_height=len(self.interpolations) + 1,
            scroll_exit=True,
        )
@ -305,7 +309,7 @@ class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
            step=0.05,
            lowest=0,
            value=0.5,
-            labelColor='CONTROL',
+            labelColor="CONTROL",
            scroll_exit=True,
        )
        self.model1.editing = True
@ -315,43 +319,43 @@ class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
        selected_model1 = self.model1.value[0]
        selected_model2 = self.model2.value[0]
        selected_model3 = self.model3.value[0]
-        merged_model_name = f'{models[selected_model1]}+{models[selected_model2]}'
+        merged_model_name = f"{models[selected_model1]}+{models[selected_model2]}"
        self.merged_model_name.value = merged_model_name
-        
+
        if selected_model3 > 0:
-            self.merge_method.values=['add_difference'],
-            self.merged_model_name.value += f'+{models[selected_model3]}'
+            self.merge_method.values = (["add_difference"],)
+            self.merged_model_name.value += f"+{models[selected_model3]}"
        else:
-            self.merge_method.values=self.interpolations
-        self.merge_method.value=0
+            self.merge_method.values = self.interpolations
+        self.merge_method.value = 0

    def on_ok(self):
        if self.validate_field_values() and self.check_for_overwrite():
            self.parentApp.setNextForm(None)
            self.editing = False
            self.parentApp.merge_arguments = self.marshall_arguments()
-            npyscreen.notify('Starting the merge...')
+            npyscreen.notify("Starting the merge...")
        else:
            self.editing = True

    def on_cancel(self):
        sys.exit(0)

-    def marshall_arguments(self)->dict:
+    def marshall_arguments(self) -> dict:
        model_names = self.model_names
        models = [
            model_names[self.model1.value[0]],
            model_names[self.model2.value[0]],
-            ]
+        ]
        if self.model3.value[0] > 0:
-            models.append(model_names[self.model3.value[0]-1])
+            models.append(model_names[self.model3.value[0] - 1])

        args = dict(
            models=models,
-            alpha = self.alpha.value,
-            interp = self.interpolations[self.merge_method.value[0]],
-            force = self.force.value,
-            merged_model_name = self.merged_model_name.value,
+            alpha=self.alpha.value,
+            interp=self.interpolations[self.merge_method.value[0]],
+            force=self.force.value,
+            merged_model_name=self.merged_model_name.value,
        )
        return args

@ -364,18 +368,22 @@ class mergeModelsForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
                f"The chosen merged model destination, {model_out}, is already in use. Overwrite?"
            )

-    def validate_field_values(self)->bool:
+    def validate_field_values(self) -> bool:
        bad_fields = []
        model_names = self.model_names
-        selected_models = set((model_names[self.model1.value[0]],model_names[self.model2.value[0]]))
+        selected_models = set(
+            (model_names[self.model1.value[0]], model_names[self.model2.value[0]])
+        )
        if self.model3.value[0] > 0:
-            selected_models.add(model_names[self.model3.value[0]-1])
+            selected_models.add(model_names[self.model3.value[0] - 1])
        if len(selected_models) < 2:
-            bad_fields.append(f'Please select two or three DIFFERENT models to compare. You selected {selected_models}')
+            bad_fields.append(
+                f"Please select two or three DIFFERENT models to compare. You selected {selected_models}"
+            )
        if len(bad_fields) > 0:
-            message = 'The following problems were detected and must be corrected:'
+            message = "The following problems were detected and must be corrected:"
            for problem in bad_fields:
-                message += f'\n* {problem}'
+                message += f"\n* {problem}"
            npyscreen.notify_confirm(message)
            return False
        else:
@ -403,6 +411,7 @@ class Mergeapp(npyscreen.NPSAppManaged):
        npyscreen.setTheme(npyscreen.Themes.ElegantTheme)
        self.main = self.addForm("MAIN", mergeModelsForm, name="Merge Models Settings")

+
 def run_gui(args: Namespace):
    mergeapp = Mergeapp()
    mergeapp.run()
@ -443,22 +452,27 @@ def main():
    ] = cache_dir  # because not clear the merge pipeline is honoring cache_dir
    args.cache_dir = cache_dir

-    with warnings.catch_warnings():
-        warnings.simplefilter('ignore')
-        try:
-            if args.front_end:
-                run_gui(args)
-            else:
-                run_cli(args)
-            print(f'>> Conversion successful.')
-        except Exception as e:
-            if str(e).startswith('Not enough space'):
-                print('** Not enough horizontal space! Try making the window wider, or relaunch with a smaller starting size.')
-            else:
-                print(f"** An error occurred while merging the pipelines: {str(e)}")
-            sys.exit(-1)
-        except KeyboardInterrupt:
-            sys.exit(-1)
+    try:
+        if args.front_end:
+            run_gui(args)
+        else:
+            run_cli(args)
+        print(f">> Conversion successful. New model is named {args.merged_model_name}")
+    except widget.NotEnoughSpaceForWidget as e:
+        if str(e).startswith("Height of 1 allocated"):
+            print(
+                "** You need to have at least two diffusers models defined in models.yaml in order to merge"
+            )
+        else:
+            print(f"** A layout error has occurred: {str(e)}")
+        sys.exit(-1)
+    except Exception as e:
+        print(">> An error occurred:")
+        traceback.print_exc()
+        sys.exit(-1)
+    except KeyboardInterrupt:
+        sys.exit(-1)
+

 if __name__ == "__main__":
    main()
--- a/ldm/invoke/model_manager.py
+++ b/ldm/invoke/model_manager.py
@ -18,7 +18,7 @@ import warnings
 import safetensors.torch
 from pathlib import Path
 from shutil import move, rmtree
-from typing import Union, Any
+from typing import Any, Optional, Union
 from huggingface_hub import scan_cache_dir
 from ldm.util import download_with_progress_bar

@ -356,6 +356,7 @@ class ModelManager(object):
                checkpoint_path = weights,
                original_config_file = config,
                vae = vae,
+                return_generator_pipeline=True,
            )
            return (
                pipeline.to(self.device).to(torch.float16 if self.precision == 'float16' else torch.float32),
@ -483,12 +484,11 @@ class ModelManager(object):
                    **pipeline_args,
                    **fp_args,
                )
-
            except OSError as e:
                if str(e).startswith('fp16 is not a valid'):
-                    print(f'Could not fetch half-precision version of model {name_or_path}; fetching full-precision instead')
+                    pass
                else:
-                    print(f'An unexpected error occurred while downloading the model: {e})')
+                    print(f'** An unexpected error occurred while downloading the model: {e})')
            if pipeline:
                break

@ -753,7 +753,7 @@ class ModelManager(object):
        return search_folder, found_models

    def _choose_diffusers_vae(self, model_name:str, vae:str=None)->Union[dict,str]:
-        
+
        # In the event that the original entry is using a custom ckpt VAE, we try to
        # map that VAE onto a diffuser VAE using a hard-coded dictionary.
        # I would prefer to do this differently: We load the ckpt model into memory, swap the
@ -880,14 +880,14 @@ class ModelManager(object):
        print('** Migration is done. Continuing...')


-    def _resolve_path(self, source:Union[str,Path], dest_directory:str)->Path:
+    def _resolve_path(self, source: Union[str, Path], dest_directory: str) -> Optional[Path]:
        resolved_path = None
-        if source.startswith(('http:','https:','ftp:')):
+        if str(source).startswith(('http:','https:','ftp:')):
            basename = os.path.basename(source)
            if not os.path.isabs(dest_directory):
                dest_directory = os.path.join(Globals.root,dest_directory)
            dest = os.path.join(dest_directory,basename)
-            if download_with_progress_bar(source,dest):
+            if download_with_progress_bar(str(source), Path(dest)):
                resolved_path = Path(dest)
        else:
            if not os.path.isabs(source):
@ -954,7 +954,7 @@ class ModelManager(object):
    def _has_cuda(self) -> bool:
        return self.device.type == 'cuda'

-    def _diffuser_sha256(self,name_or_path:Union[str, Path])->Union[str,bytes]:
+    def _diffuser_sha256(self,name_or_path:Union[str, Path],chunksize=4096)->Union[str,bytes]:
        path = None
        if isinstance(name_or_path,Path):
           path = name_or_path
@ -976,7 +976,8 @@ class ModelManager(object):
            for name in files:
                count += 1
                with open(os.path.join(root,name),'rb') as f:
-                    sha.update(f.read())
+                    while chunk := f.read(chunksize):
+                        sha.update(chunk)
        hash = sha.hexdigest()
        toc = time.time()
        print(f'  | sha256 = {hash} ({count} files hashed in','%4.2fs)' % (toc - tic))
@ -1039,7 +1040,7 @@ class ModelManager(object):
                vae = AutoencoderKL.from_pretrained(name_or_path, **vae_args, **fp_args)
            except OSError as e:
                if str(e).startswith('fp16 is not a valid'):
-                    print('  | Half-precision version of model not available; fetching full-precision instead')
+                    pass
                else:
                    deferred_error = e
            if vae:
--- a/ldm/invoke/training/textual_inversion.py
+++ b/ldm/invoke/training/textual_inversion.py
@ -17,6 +17,7 @@ from pathlib import Path
 from typing import List, Tuple

 import npyscreen
+from npyscreen import widget
 from omegaconf import OmegaConf

 from ldm.invoke.globals import Globals, global_set_root
@ -295,7 +296,8 @@ class textualInversionForm(npyscreen.FormMultiPageAction):
            for idx in range(len(model_names))
            if "default" in conf[model_names[idx]]
        ]
-        return (model_names, defaults[0])
+        default = defaults[0] if len(defaults) > 0 else 0
+        return (model_names, default)

    def marshall_arguments(self) -> dict:
        args = dict()
@ -437,11 +439,20 @@ def main():
            do_front_end(args)
        else:
            do_textual_inversion_training(**vars(args))
+    except widget.NotEnoughSpaceForWidget as e:
+        if str(e).startswith("Height of 1 allocated"):
+            print(
+                "** You need to have at least one diffusers models defined in models.yaml in order to train"
+            )
+        else:
+            print(f"** A layout error has occurred: {str(e)}")
+        sys.exit(-1)
    except AssertionError as e:
        print(str(e))
        sys.exit(-1)
    except KeyboardInterrupt:
        pass

+
 if __name__ == "__main__":
    main()
--- a/ldm/invoke/txt2mask.py
+++ b/ldm/invoke/txt2mask.py
@ -101,10 +101,9 @@ class Txt2Mask(object):

        image = ImageOps.exif_transpose(image)
        img = self._scale_and_crop(image)
-        img = transform(img).unsqueeze(0)

        inputs = self.processor(text=[prompt],
-                                images=[image],
+                                images=[img],
                                padding=True,
                                return_tensors='pt')
        outputs = self.model(**inputs)
--- a/ldm/util.py
+++ b/ldm/util.py
@ -284,9 +284,9 @@ class ProgressBar():

 def download_with_progress_bar(url:str, dest:Path)->bool:
    try:
-        if not os.path.exists(dest):
-            os.makedirs((os.path.dirname(dest) or '.'), exist_ok=True)
-            request.urlretrieve(url,dest,ProgressBar(os.path.basename(dest)))
+        if not dest.exists():
+            dest.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            request.urlretrieve(url,dest,ProgressBar(dest.stem))
            return True
        else:
            return True
--- a/pyproject.toml
+++ b/pyproject.toml
@ -36,6 +36,7 @@ classifiers = [
 dependencies = [
  "accelerate",
  "albumentations",
+  "click",
  "clip_anytorch",          # replacing "clip @ https://github.com/openai/CLIP/archive/eaa22acb90a5876642d0507623e859909230a52d.zip",
  "datasets",
  "diffusers[torch]~=0.11",
@ -98,13 +99,13 @@ dependencies = [

 # legacy entrypoints; provided for backwards compatibility
 "invoke.py" = "ldm.invoke.CLI:main"
-"configure_invokeai.py" = "ldm.invoke.config.configure_invokeai:main"
+"configure_invokeai.py" = "ldm.invoke.config.invokeai_configure:main"
 "textual_inversion.py" = "ldm.invoke.training.textual_inversion:main"
 "merge_embeddings.py" = "ldm.invoke.merge_diffusers:main"

 # modern entrypoints
 "invokeai" = "ldm.invoke.CLI:main"
-"invokeai-configure" = "ldm.invoke.config.configure_invokeai:main"
+"invokeai-configure" = "ldm.invoke.config.invokeai_configure:main"
 "invokeai-merge" = "ldm.invoke.merge_diffusers:main"   # note name munging
 "invokeai-ti" = "ldm.invoke.training.textual_inversion:main"

--- a/scripts/configure_invokeai.py
+++ b/scripts/configure_invokeai.py
@ -2,8 +2,8 @@
 # Copyright (c) 2022 Lincoln D. Stein (https://github.com/lstein)

 import warnings
-from ldm.invoke.config import configure_invokeai
+from ldm.invoke.config import invokeai_configure

 if __name__ == '__main__':
-    warnings.warn("configire_invokeai.py is deprecated, please run 'invoke'", DeprecationWarning)
+    warnings.warn("configure_invokeai.py is deprecated, please run 'invokai-configure'", DeprecationWarning)
    configure_invokeai.main()
--- a/scripts/invoke.py
+++ b/scripts/invoke.py
@ -1,7 +1,4 @@
 #!/usr/bin/env python

-import sys
-import os
-
 import ldm.invoke.CLI
 ldm.invoke.CLI.main()
--- a/scripts/pypi_helper.py
+++ b/scripts/pypi_helper.py
@ -0,0 +1,27 @@
+import requests
+
+from ldm.invoke import __app_name__, __version__
+
+local_version = str(__version__).replace("-", "")
+package_name = str(__app_name__)
+
+
+def get_pypi_versions(package_name=package_name) -> list[str]:
+    """Get the versions of the package from PyPI"""
+    url = f"https://pypi.org/pypi/{package_name}/json"
+    response = requests.get(url).json()
+    versions: list[str] = list(response["releases"].keys())
+    return versions
+
+
+def local_on_pypi(package_name=package_name, local_version=local_version) -> bool:
+    """Compare the versions of the package from PyPI and the local package"""
+    pypi_versions = get_pypi_versions(package_name)
+    return local_version in pypi_versions
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    if local_on_pypi():
+        print(f"Package {package_name} is up to date")
+    else:
+        print(f"Package {package_name} is not up to date")