DIY：在您的 PC 上本地使用 Stable Diffusion AI 模型生成图像_stable diffusion pc

前言

随着DALL-E-2和Midjourney的发布，您可能听说过最近 AI 生成艺术的繁荣。这些人工智能模型如何在几秒钟内创造性地生成逼真的图像，这绝对是令人兴奋的。您可以在这里查看其中的一些：DALL-E-2 gallery和Midjourney gallery

但是这些模型是封闭源代码并且在付费墙后面（非常有限的免费使用），我实际上不得不等待 1 个月才能访问 DALL-E-2，限制为每月大约 15 次免费使用提示。

Stability刚刚为公众发布了 DALL-E-2 和 Midjourney 背后技术的开源替代版本，称为Stable Diffusion。演示和源代码以拥抱的方式发布。

最好的部分是它可以在具有高于平均水平的 Nvidia GPU（VRAM 低于 8GB）容量的本地机器上运行，也可以在 M1 和 M2 Macbooks 上运行！

这很有趣，因为稳定扩散似乎比其他 AI 模型更强大和动态。它甚至可以在两个不同的文本提示之间进行插值和做梦。可爱的开源社区的所有力量使这成为可能♥

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⚠️本博客将介绍在 Windows 10 机器上进行稳定扩散的步骤

先决条件（适用于 Windows 10）

硬件要求

• 可用磁盘空间 - 至少 10GB
• RAM - 16GB 用于更快的安装（也应该在 8GB 机器上工作）
• 具有 CUDA 内核的 Nvidia GPU - 至少 6GB

我正在使用我的游戏 PC，它有 16GB 的 RAM 和 Nvidia RTX 2070 Super 和 8GB VRAM

软件要求

• 下载并安装Git，这应该很简单
• 下载并安装anaconda dist
• conda --version安装后，确保您已安装 git bash 并通过在命令行中运行来检查 conda 安装。
  • 如果未找到 conda，则PATH按照本教程在您的环境中添加 conda 变量
• 下载模型检查点文件（⚠ 大约 4GB，您需要创建一个帐户）
• 从这里下载并解压稳定的扩散模型加载器和梦想脚本

配置conda

• 打开 git bash
• 您需要通过运行设置 conda shellconda init bash
• 重新打开 git bash

加载辅助模型和包以实现稳定的扩散梦想

• 打开 git bash
• 通过在命令行中运行创建 conda env

conda env create -f environment.yaml

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• 激活 conda 环境

  conda activate ldm
  
  
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• 此时，你的 git bash 应该是这样的（注意前面的 ldm）

  (ldm) user@user-name MINGW64 ~/stable-diffusion-main
  
  
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• 此过程应安装所有必需的软件包，这可能需要一段时间

• 加载模型，这可能还需要一段时间，如果你没有在 SSD 上运行它，那么去喝杯咖啡☕ 并等待success消息。

  python scripts/preload_models.py
  
  
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加载检查点文件

• 如果您在尝试运行梦想脚本时遇到以下错误，这是必要的先决条件…

super(_open_file, self).__init__(open(name, mode))
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt'


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• 将 4GB 检查点文件重命名为model.ckpt
• 将该文件复制到稳定扩散克隆回购中stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1\model.ckpt

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