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Stable Diffusion是一款开源、免费的应用程序,因为其生态开放且发展迅速,所以不同时期的安装、配置方式可能都会有所变化。如果遇到什么安装上的问题可以评论提出,帮你解答。
预告:Stable Diffusion安装包已放至文末,需要的可以自提
Stable Diffusion(简称SD)是2022年发布的一个深度学习文本到图像生成模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体首先提出,并与初创公司Stability AI、Runway(不是runwsh哈)合作开发,同时得到了EleutherAI和LAION的支持。
它可以实现的功能有很多,可以根据文本的描述生成指定内容的图片(图生图),也可以用于已有图片内容的转绘(图生图),还可以用作图像的局部重绘、外补扩充、高清修复,甚至是视频的“动画化”生成。
SD的源代码是开源发布在网上的,这意味着任何人都可以免费、不限量地使用它进行AI绘画生成操作。有开发者使用它的源代码制作了易于用户使用的图形化界面(GUI),于是便有了今天我们大多数人手里可以使用的Stable Diffusion WebUI(SD Web UI)。
Stable Diffusion 不要求配置高,但是要求着显卡的性能及显存的大小!
最低配置要求:
在此配置条件下,约1-2分钟一张图,可绘制分辨率512512像素。
较为推荐的配置:
在此配置条件下,约10-30秒一张图,可绘制分辨率10241024像素。
不知道自己显卡对应的等同性能是什么水平。可以参考:桌面显卡性能天梯图。
// 桌面显卡性能天梯图
https://www.mydrivers.com/zhuanti/tianti/gpu/
Q:Mac能用Stable Diffusion吗?显卡用N卡好还是A卡好?
A:问就是都能用,但目前,Nvidia(英伟达、N卡)显卡是AIGC应用公认的最优解。
Q:我想买一台新电脑来跑图,应该怎么选?
A:非要这么问的话,购置一台N卡台式机是最佳的选择。
“整合包”一般指开发者对Automatic1111制作的Stable Diffusion WebUI进行打包并使其程序化的一种方式。使用整合包,一般可以省去一些自主配置环境依赖、下载必要模型的功夫。首先推荐使用整合包,以下是一些我推荐的整合包:
秋葉aaaki
公认最适合新手使用的整合包之一,支持一键启动,含可调节多种程序参数的启动器,方便更新管理。
—windows
安装Python 3.10.6(勾选Add to PATH)和git
从搜索栏打开命令提示符,然后键入
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
—Linux
(基于 Debian)
输入以下命令,这会将 webui 安装到您的当前目录:
sudo apt install git python3.10-venv -y
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui && cd stable-diffusion-webui
python3.10 -m venv venv
安装并运行:
./webui.sh {你的参数}
其他版本
// Red Hat-based
sudo dnf install git python3 -y && git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui && cd stable-diffusion-webui && ./webui.sh
// Arch-based
sudo dnf install git python3 -y && git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui && cd stable-diffusion-webui && ./webui.sh
备注:Python 3.10
Installing Python 3.10
cd stable-diffusion-webui
sudo pacman -S pyenv
pyenv install 3.10.6
pyenv local 3.10.6
python -m venv venv
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