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Stable Diffusion是一个深度学习模型,专注于生成高质量的图像。它由CompVis团队与Stability AI合作开发,并在2022年公开发布。这个模型使用文本提示(text prompts)生成详细、逼真的图像,是目前人工智能图像生成领域的一大突破。它属于文本到图像(Text-to-Image)生成模型的范畴,使用了一种称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)的技术。
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- conda create -n sd python=3.10
- conda activate sd
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- conda activate sd
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- git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
- cd stable-diffusion-webui
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- #安装tb-nightly
- python -m pip install tb-nightly -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
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- #安装相关依赖
- pip install -r requirements_versions.txt
- pip install -r requirements.txt
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- vim webui.py
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- #找到下面这几行
- #app, local_url, share_url = shared.demo.launch(
- #share=cmd_opts.share,
- #server_name=initialize_util.gradio_server_name(),
- #修改为:
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- #将shared.demo.launch()第一行改为
- share=True,
- server_name="**.**.**.**",#注意IP上的双引号,IP灵活根据自己服务器的IP设置
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- python launch.py
- #或
- python webui.py
报错:OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'openai/clip-vit-large-patch14' is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer.
运行时它需要访问huggingface.co去下载一些模型需要的文件,而大陆用户连接不上huggingface.co,导致我部署失败。
解决方案:
让服务器访问服务器本地数据,我们负责将文件下载后上传上去并进行配置
将openai下载来下即可,/stable-diffusion-webui/openai
问题1:stable-diffusion-webui部署后局域网无法访问
解决1:modules/cmd_args.py
把--listen设置为True,default=True。
问题2:listen开启后,扩展插件时报错:AssertionError: extension access disabled because of command line flags
解决2:python launch.py --enable-insecure-extension-access 加入这个即可。
python launch.py --enable-insecure-extension-access
黑色主题:访问网址后面加上/?__theme=dark 即可
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