AI - stable-diffusion(AI绘画)的搭建与使用_(10208期)aigc-stable diffusion图片精准高效生成真正落地电商应用案例(理论

最近 AI 火的一塌糊涂，除了 ChatGPT 以外，AI 绘画领域也有很大的进步，以下几张图片都是 AI 绘制的，你能看出来么？

一、环境搭建

上面的效果图其实是使用了开源的 AI 绘画项目 stable-diffusion 绘制的，这是它的官方仓库：

• https://github.com/CompVis/stable-diffusion

但是这个官方项目并不适合我们这些新手直接使用，好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目，可以通过界面交互的方式来使用 stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，以下是几个比较火的 webui 项目：

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

• https://github.com/Sygil-Dev/sygil-webui

其中，AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui 是目前功能最多最好用的，强烈推荐，下面就来介绍如何使用它。

1、下载项目

stable-diffusion-webui 没有发布可执行程序（比如：.exe），我们需要通过 git 的方式将整个工程源码拉下来运行：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git  

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注：这个开源项目目前的更新频率很快，会不定期的修复一些 bug 或加入一些新功能，所以建议可以时常 git pull 拉取最新代码。

2、Python 环境

stable-diffusion-webui 主要是使用 Python 开发的，所以运行这个工程，需要安装一下 Python 环境并配置好环境变量，因为 Python 环境的安装很简单，这里就不多说了，环境配置完成之后，可以通过以下命令查看 Python 的版本号，验证环境是否正常：

python --version  

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注意：官方推荐安装 Python 3.10.6 版本

另外，建议使用 Anaconda 管理多个 Python 环境，详见

• 官方的 conda 环境安装说明：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-NVidia-GPUs#alternative-installation-on-windows-using-conda

• anaconda 常用命令：https://blog.csdn.net/ligous/article/details/124209700

3、CUDA 环境

默认 stable-diffusion-webui 运行使用的是 GPU 算力，也就是说需要用到 Nvidia 显卡（配置越高，绘图越快）。这里我们需要安装 CUDA 驱动，先确定一下电脑能安装的 CUDA 版本，桌面右下角->右键 NVIDIA 设置图标->NVIDIA 控制面板：

可以看到我的电脑的显示的是 NVIDIA CUDA 11.6.134 driver，所以我的电脑要安装的 CUDA 版本不能超过 11.6。

注意：高版本显卡是可以安装低版本的 CUDA 驱动的，比如我也可以安装经典的 10.2 版本，但是安装 11.6 版本可以获得更高的 GPU 运行效率，所以一般来说推荐安装显卡支持的最高 CUDA 版本。

在下面的网址中找到对应的 CUDA 版本进行安装：

• CUDA 官方归档：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

直接选择 “精简” 安装就可以了，安装完成之后，可以使用如下命令查看 CUDA 版本，来验证 CUDA 是否安装成功：

nvcc --version  

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注：如果你没有 Nvidia 显卡，也可以通过给 stable-diffusion-webui 指定运行参数 --use-cpu sd，让其使用 CPU 算力运行，但是非常不建议你这么做，CPU 算力跟 GPU 算力相比简直天差地别，可能 GPU 只需要 10 秒就能绘制完成，而 CPU 却要 10 分钟，这不是开玩笑的。另外，如果你的显卡内存不多，建议 4G 的显卡加上 --medvram 启动参数，2G 的显卡加上 --lowvram 启动参数。怎么配置启动参数我们后面说。

4、启动项目

在安装配置好运行环境之后，直接运行工程下的 webui-user.bat 文件即可（如果是类 Unix 系统，则运行 webui-user.sh）。首次启动会自动下载一些 Python 依赖库（具体哪些库请看工程下的 requirements.txt） ，以及项目需要用到的配置和模型文件（比如：v1-5-pruned-emaonly.safetensors，将近 4 个 G~），初始化一次之后，下次启动就快了。

Launching Web UI with arguments:  
...  
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860  
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.  

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看到这个提示就说明成功运行起来了，打开网址就可以看到程序的运行界面了：

温馨提示：该项目是英文页面，可以使用浏览器的翻译功能转成中文来使用~

二、使用

stable-diffusion-webui 的功能很多，主要有如下 2 个：

• 文生图（text2img）：根据提示词（Prompt）的描述生成相应的图片。

• 图生图（img2img）：将一张图片根据提示词（Prompt）描述的特点生成另一张新的图片。

注：本文只讲解文生图（text2img）功能，图生图（img2img）后续有机会再出文章，喜欢的请多多点赞关注支持一下

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