Stable Diffusion 本地安装 | AIGC

Stable Diffusion 本地安装

关于Stable Diffusion webUI

Stable Diffusion是Stability-AI出的文生图开源模型,DreamStudio是Stable Diffusion的官方操作界面(即调用和使用模型的web应用程序),有付费功能;最近Stability-AI也推出了DreamStudio的开源实现StableStudio。

今天要介绍Stable Diffusion webUI则第三方通过Gradio搭建的Stable Diffusion的web前端,功能丰富,而且所有功能都是开源的。

  • https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

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Stable Diffusion webUI安装和注意事项

Stable Diffusion webUI是通过gradio搭建的,同时运行Stable Diffusion模型需要python和pytorch环境,以及GPU硬件设备支持。

所以我们先来盘点下安装的前置条件:

安装依赖

  • python环境:3.8以上,windows 推荐3.10.6
  • git:为了下载软件包 git版本最好在2.x版本
  • pytorch环境:可用最新的2.x
  • GPU:支持Nvidia GPU和AMD GPU
  • 操作系统:支持win10 、 linux 和 Apple

安装脚本

conda create -n sd_py38 python=3.8
source activate sd_py38
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

cd stable-diffusion-webui
pip install requirements.txt

sh webui.sh --listen --port 8081 --api --xformers --enable-insecure-extension-access --device-id 2

# http://x.x.x.x:8081/?__theme=dark

win 10


git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
pip install requirements.txt
执行 webui-user.bat

http://127.0.0.1:7860/?__theme=dark

linux安装过程中可能会出现ERROR: This script must not be launched as root, aborting...,可以webui.sh中注释掉root

webui界面介绍

webui重要目录:

- models # 涉及到所有模型文件
├── BLIP
├── Codeformer
├── ControlNet # ControlNet模型
├── deepbooru
├── deepdanbooru
├── Deforum
├── ESRGAN # 上采样超分模型
├── GFPGAN
├── hypernetworks
├── karlo
├── LDSR
├── Lora # Lora模型
├── RealESRGAN
├── Stable-diffusion # 主模型
├── SwinIR # 上采样超分模型
├── torch_deepdanbooru
├── VAE # VAE
└── VAE-approx
- embeddings # 词嵌入模型
- extensions # ui扩展

从界面功能上最主要的功能是:

  • txt2img: 文生图
  • img2img:图生图
  • Extras: 主要是图片放大功能
  • extensions:ui扩展管理

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从模型上,我们可以结合Stable Diffusion模结构来看下:

  • 左边为VAE模块,有的模型可以替换这个VAE的模块
  • 中间的Diffusion生成模型:通常是主模型(Stable-diffusion目录,当然主模型也可以所有模型),或者主模型微调的部分参数Lora模型
  • 右边为条件输入:如果输入是文本,可以是定制的embedding模型(embeddings目录),如果是想控制可以添加ControlNet

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从Stable Diffusion的关键输入和参数来看:

  • 正向提示词:你要生成图像的描述
  • 负向提示词:不希望出现的情况,比如低质量,多个手指等
  • 采样器:加速图像生成
  • 采样步数
  • CFG scale:图像和提示词之间的关联性,越大关联性越小,随机性越大
  • batch:每次生图的数量

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推荐安装视频指导

推荐一个B站的入门级学习视频,相信学习完可以有一个很好的入门。

  • https://www.bilibili.com/video/BV1As4y127HW/?spm_id_from=333.788&vd_source=864e754528092a5b022c30bebe3325ce

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匿名
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