Window下部署使用Stable Diffusion AI开源项目绘图_stable diffusion开源项目

• 本文里面的风景图，均由Stable Diffusion AI绘制生成。
• Stable Diffusion并不局限于AI绘图，还有风格转换、人像修复、图像融合、图像去噪等功能，感兴趣的小伙伴，可自行探索，科学使用！

前言

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
• 更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理
  专栏或我的个人主页查看
• 基于DETR的人脸伪装检测
• YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
• YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
• YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
• 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

前提条件

1. 安装 Python 3.10.6 ：https://www.python.org/downloads/release/python-3106/

2. 安装 git：https://git-scm.com/download/win

相关介绍

• Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
• PyTorch 是一个深度学习框架，封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用，而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU 和 GPU 版本，其他框架还有 TensorFlow、Caffe 等。PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出的，它是一个基于 Python 的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；2、构建深度神经网络时的自动微分机制。
• AIGC（人工智能生成内容）是指由人工智能系统创建或生成的内容。它涉及使用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理和计算机视觉，生成各种形式的内容，包括文本、图像、视频、音乐等。
• 稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于概率建模和图像处理的方法。它基于扩散过程的理论，旨在对图像进行平滑和去噪处理，同时保持重要的图像结构和细节。
  稳定扩散方法通过在图像上应用非线性扩散算子来实现平滑和去噪。与传统的线性扩散方法不同，稳定扩散引入了非线性项，以更好地保留图像的边缘和细节。
  稳定扩散的核心思想是在扩散过程中考虑梯度信息，并根据梯度大小和方向来调整扩散速度。这样可以在平滑图像的同时，有效地抑制边缘的模糊和细节的丢失。
  稳定扩散方法在图像去噪、边缘保持、纹理增强等方面具有广泛应用。它提供了一种平衡平滑和保持图像结构的方法，可以应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。

Stable Diffusion AI绘图

下载项目

• 官方源地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

下载完成，解压后，项目目录，如下所示。

环境要求

GitPython
Pillow
accelerate
basicsr
blendmodes
clean-fid
einops
gfpgan
gradio 3.32.0
inflection
jsonmerge
kornia
lark
numpy
omegaconf
open-clip-torch
piexif
psutil
pytorch_lightning
realesrgan
requests
resize-right
safetensors
scikit-image 0.19
timm
tomesd
torch
torchdiffeq
torchsde
transformers 4.25.1

• 此开源项目，最难的地方是环境配置，并且，对环境的要求比较高，需要用的GPU（本文用的是RTX 3060），如果，没有具备相关条件，可以使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目：https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/132238734

环境下载

pip install -r requirements.txt
或者
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 国内使用清华源，下载速度较快
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运行项目

进入项目目录，在cmd命令端，运行webui-user.bat

webui-user.bat
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第一次运行，此文件还会自动下载一些相关的依赖文件。

运行成功后，会出现一个用于本地访问网址：http://127.0.0.1:7860

打开网址，即可体验

文字生成图像（txt2img）

庐山瀑布

The Waterfall in Mount Lu Viewed from Afar
Li Bai
The sunlit Censer Peak exhales incenselike cloud;
Like an upended stream the cataract sounds loud.
Its torrent dashes down three thousand feet from high
As if the Silver River fell from the blue sky.
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• 网站里还有很多功能，感兴趣的小伙伴，可自行探索！
• 此开源项目，最难的地方是环境配置，并且，对环境的要求比较高，需要用的GPU（本文用的是RTX 3060），如果，没有具备相关条件，可以使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目：https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/132238734

参考

[1] https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
[2] https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui
[3] https://www.kaggle.com/code/camenduru/stable-diffusion-webui-kaggle

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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• 基于DETR的人脸伪装检测
• YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
• YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
• YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
• 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目