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效果图:
介绍一,Stable Diffusion(SD)是什么
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型,它是一种潜在扩散模型,它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源,在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目,正在由全世界的开发者共同维护。由于完整版对网络有一些众所周知的需求,国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。开源社区为SD的普及做出了难以磨灭的贡献。
SD最大的特征,就是由于其开源的特性,可以在电脑本地上离线运行。可以在大多数配备至少8GB显存的适度GPU的消费级硬件上运行。笔者推荐显存线是12G。
由于AI训练和产出的本质是软硬件结合了的深度学习原理,因此常常会用到英伟达公司的显卡,以及相关的诸如CUDA、CUDNN,乃至python相关的深度学习组件如xformer、pytorch等,学习AI想要进阶的话非常容易碰到这些需要大量额外学习编程知识的内容,所以非常容易让小伙伴们感到困难。
二、Stable Diffusion 安装
我们可以先安装启动器的运行依赖,并解压秋叶包本体。
第一步:打开“启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe”来安装。
第二步:解压“sd-webui-aki-v4.zip”。
- 注意:
- 当我们解压好启动器本体的时候,暂时还不要启动,先一起把模型安装了。
第三步:导入核心数据。
1、下载“推荐大模型”文件夹中的模型
2、并把文件夹里的所有模型放在这个目录下:
\sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion3、同时,还要下载ControlNet模型。
4、ControlNet模型文件夹里的所有内容,放在这个目录下:\sd-webui-aki-v4\models\ControlNet
5、最后,需要单独下载推荐LoRA
6、这些LoRA是笔者为了方便小伙伴们取用改了名的,需要全部放在这个目录下:
sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora
7、当大家上手之后就可以参考这一篇文章,并在【大量模型·LoRA】文件夹中寻找自己想要的LoRA了。
三、Stable Diffusion 使用教程
开启软件运行。
解压并导入完毕上述数据之后,就可以点开启动器了。
1、在安装目录下往下拉,找到这个“A启动器.exe“,双击。
2、再点击右下角的一键启动。
3、再让这个界面多跑一会儿。
4、就可以看到它自动在浏览器中打开了一个新的网页,就算是启动成功了。
5、最终的效果。
例如:输入一个关键词“一个美女”,点击“生成”,结果效果图如下:
口袋兽测试效果图
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