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关于现在非常红火的AI绘画,很多感兴趣的人不知道如何入手,如果你的电脑配置足够好,那么不要犹豫,让我来教你如何在本地电脑全免费运行当下最强大的AI绘画工具——Stable Diffusion 吧!
知识科普
Stable Diffusion 简介
Stable Diffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型,于2022年发布。它能够根据文本描述生成详细的图像,同时也可以应用于其他任务,例如图生图,生成简短视频等。
Stable Diffusion是一种潜在扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发。该模型由初创公司Stability Al,CompVis与Runway合作开发,同时得到了EleutherAl和LAION的支持。
Stable Diffusion的代码和模型权重已经公开发布,并且可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。相比之下,之前的专有文生图模型(如DALL-E和Midjourney)只能通过云计算服务访问。
Stable Diffusion Web UI 简介
Stable Diffusion Web UI是一个基于Web的用户界面,用于使用Stable Diffusion进行图像生成和其他任务。该Web UI由AUTOMATIC1111开发,并开源上传至Github,也是目前使用最多的WebUI版本。
Stable Diffusion Web UI提供了易于使用的图形界面,可以帮助用户更直观地了解和使用Stable Diffusion的功能,并在基本不需要编写代码的情况下启动和监视训练过程。
对于对这些不感兴趣的朋友们可以直接跳过这些专业术语,对编程和算法感兴趣的朋友们可以自行搜索了解更多关于Stable Diffusion的专业信息。
(1) 免费开源
与另外一个主流的AI绘画软件Midjourney相比,它是免费开源的。Midjourney需要登陆Discard上进行使用(国内无法直接链接注册),而且需要付费才能继续使用,最低价格为10美元/月,而SD在B站上有人整理好的免费安装包,无需付费即可下载一键安装。将SD安装到本地后,用户可以随时使用,生成的图片只有自己可以看到,保密性更高。
(2) SD拥有强大的开源模型和插件
由于其开源属性,SD拥有许多免费的高质量外接预训练模型和插件。例如,可以提取物体轮廓、人体姿势骨架、图像深度信息的插件Controlnet可以让用户在绘画过程中精确控制人物的动作姿势、手势和画面构图等细节;插件Mov2Mov可以将真实视频进行风格化转换。
此外,SD还具备Inpainting和Outpainting功能,可以智能地对图像进行局部修改和扩展,而这些功能目前Midjourney无法实现。
1. 本地部署特点
本地部署 Stable Difusion 具有更强的可扩展性,用户可以自定义安装所需的模型和插件,从而提高系统的适应性。此外,本地部署方案还能够提供更高的隐私性和安全性,并且用户可以享受更大的自由度。最重要的是,这一解决方案完全免费。
它也存在一些缺点,那就是对本机硬件的要求较高,Windows 用户需要配备 NVIDIA 显卡,并且至少需要8G的显存和16G的内存才能正常运行。而对于 Mac 用户,系统的运行需要 M1/M2 芯片的支持。
2.电脑配置要求
电脑配置最核心的关键点: 看显卡、看内存、看硬盘、看 CPU。其中最重要的是看显卡。N 卡(英伟达 Nvida 独立显卡)首选,效率远超集显/AMD/Intel 显卡和 CPU 染,最低 10 系起步,体验感佳用 40 系,显存最低 4G,6G及格,上不封顶;内存最低 8G,16G 及格,上不封顶:
硬盘可用空间最好有个 500G 朝上,固态最佳系统要求: 支持 Win10/Win11/acOS (仅限 Apple Silicon, Intel 版本的 Mac 无法调用 Radeon 显卡) 和 Linux系统,苹果版 SD 兼容的插件数量较少,功能性不及 Windows 与 Linux 电脑。
从图中可看出,与 AMD 或英特尔的任何产品相比,Nvidia 的 GPU 提供了卓越的性能–有时是以巨大的优势。随着 Torch 的 DLL 修复到位,RTX 4090 的性能比带有 xformers 的 RTX 3090 T 高出 50%,而没有 xformers 的性能则高出 43%。生成每张图片只需要三秒多。
如果身边没有合适的电脑可以考虑购买云主机,比如阿里云、腾讯云、青椒云等等云服务器。若无法使用独立显卡和云服务,亦可修改启动配置,使用 CPU 渲染 (兼容性强,出图速度慢,需要 16G 以上内存)
Win 版本(文末可获取
)
Mac 版本
DifusionBee 提供了一个基于 stable diffusion 的应用程序,无需复杂部署,正常安装就可以使用。完全免费
安装及使用流程参考:
硬件要求参考:
1、建议: 8GB M1 MacBook Air 以上
2、DiffusionBee 适用于基于 Intel 的机器。如果你没有专用的图形芯片,它与 M1 机器相比非常
3、DiffusionBee 需要更高版本的 macOS 12.5.1,推荐使用 Apple 芯片的机器
1.飞浆(PaddlePaddle)
飞浆是以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、主富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。
飞浆上租用运行环境需要算力支持,GPU最好的V100四卡需要8点算力/小时。正常运行建议可以考虑1点、4点算力一小时即可。
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