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Stable Diffusion秋叶整合包,一键安装Stable Diffusion,门槛极低,完全免费,支持Nvidia全系列显卡。
来自B站up主秋葉aaaki近期推出的Stable Diffusion整合包v4.7版本,能够让零基础用户轻松在本地部署Stable Diffusion,适合希望使用AI绘画的朋友。
Stable Diffusion(SD)是什么?
Stable Diffusion是一款2022年发布的文本到图像生成模型,由Stability AI公司与多个学术研究者和非营利组织合作开发。其源代码和模型已经开源,由AUTOMATIC1111在Github上维护一个完整项目,得到全球开发者的共同维护。开源社区对Stable Diffusion的普及做出了重大贡献。
该模型最大特点是开源,可在电脑本地离线运行,适用于大部分配备至少8GB显存的中等性能GPU。推荐的显存为12G。
AI训练与输出结合了深度学习的软硬件原理,常用到Nvidia显卡及相关的CUDA、CUDNN技术,以及xformer、pytorch等深度学习组件。对于希望深入学习AI的用户来说,这些技术需要大量额外的编程学习,可能会感到困难。而秋叶整合包则大大简化了部署过程,使其更易于理解和实施。
Stable Diffusion的基本概念:
大模型:结合素材与SD低模(如SD1.5/SD1.4/SD2.1)经深度学习炼制而成的高级模型,直接用于生成图片。大模型是决定出图大方向的基础底料,主要扩展名为CKPT/SAFETENSORS。
VAE:类似于滤镜,对大模型进行补充,稳定画面色彩范围,常见扩展名同样为CKPT/SAFETENSORS。
LoRA:基于特定大模型深度学习炼制的模型插件,需配合大模型使用,能在中小范围内调整出图风格或补充大模型缺失的元素。根据SD底模炼制的LoRA在不同大模型间切换时具有较好的通用性,而基于特定大模型炼制的LoRA可能在配合时展现出更佳的效果。ControlNet:高级模型插件,赋予SD“视觉”,能基于现有图片获取线条或景深信息,进而用于图片处理。
Stable Diffusion Web-UI(SD-WEBUI):由开源大师AUTOMATIC1111基于Stability AI算法开发的软件,支持通过图形界面在浏览器中操作SD。
秋叶包:中国开发者秋叶制作的整合包,考虑到WEBUI基于GitHub的部署通常需高网络和Python环境支持,秋叶包内置隔离的Python环境和Git,无需深入了解这两软件即可运行,极大降低了使用门槛,使更多人能享受AI绘图乐趣。
如何安装Stable Diffusion秋叶整合包?
系统:需运行Windows 10或更高版本的操作系统。
显卡:推荐使用Nvidia品牌的独立显卡,并确保显存容量达到6GB以上。若仅用于生成图像,6GB显存足够;若计划进行模型训练,则建议显存容量为12GB以上。
查看显卡型号的步骤:
在电脑左下角的Windows图标上右键点击;
选择“设备管理器”;
在设备管理器中找到“显示适配器”,即可查看显卡型号信息。
2. 模型下载地址根据需求下载
https://www.liblib.ai/pretrain?sourceId=000056
3.放进对应的目录后刷新后,就可以在左边选择对应的模型。
1.打开webui复制下方链接到图片中的指示位置点击安装 (如无法下载,请看文末扫描获取)
https://jihulab.com/hanamizuki/sd-webui-controlnet
2. Controlnet模型安装(文章末下载) 根据图片路径移动模型文件过去
3. 回到webui重启
最近,我发现有一个全新的解决方案来解决Stable-Diffusion的部署问题,这就是使用端脑云远程服务。通过这种方式,你无需自行部署Stable-Diffusion,不需要担心硬件要求,也不用担心兼容性问题。
端脑云远程服务的使用体验类似于远程控制一台Windows电脑,远程服务器上预装了各种常用大模型,甚至可以提供高达300G的系统盘空间。你只需打开远程服务,即可开始使用Stable-Diffusion,无需繁琐的安装过程。
这对于那些由于部署难度而无法使用Stable-Diffusion的小伙伴来说是一个很好的解决方案。通过使用端脑云远程服务,你可以更方便地体验Stable-Diffusion的魅力。
1、通过下方链接注册即可使用
https://cephalon.cloud/#/share/register-landing?id=EE0T7X
2、注册好后选择自己想要的版本使用即可
3、选择自己一个需要的云电脑使用即可,里面包含了模型、插件和汉化内容具体自行体验,不使用的时候记得关机!
如需上面展示的文件,请看文末扫描获取哦,文件已经包含了汉化、部分模型和ControlNet插件。
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