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无代码,零基础!掌握Stable Diffusion,创作出惊艳AI插画!(附SD秋叶安装包)

无代码,零基础!掌握Stable Diffusion,创作出惊艳AI插画!(附SD秋叶安装包)

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。

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预告:Stable Diffusion安装包已放至文末,需要的可以自提

关于Stable Diffusion

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)。
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【电脑配置的必要条件】

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。

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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。

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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&A

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。

安装方式1:整合包安装Stable Diffusion

“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。

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安装方式2:自主安装部署Stable Diffusion

—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

  • 双击webui-user.bat

—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

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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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