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01引言
今天给大家重点介绍下AI绘图工具——Stable-Diffusion-WebUI。大家都知道Midjourney生成图片效果很惊艳,其实Stable Diffusion是目前开源免费且最好用的本地运行AI绘画工具。
Stable Diffusion是22年8月份由Stability AI推出的基于python的文本生成图像模型。Stable Diffusion对于普通用户而言,目前最大的优势就是免费,安装到电脑本地即可使用。
就生成图像的效果和性能来说:
**- Stable Diffusion的模型规模更大、稳定性更高,渲染效果更强大,也更具有人类创作水平;
**
- 生成图像质量更高于其他模型:图像真实感更高,更清晰且富有细节;
- 支持多种风格和主题的图像生成,不局限于特定类型,但支持定制化训练模型专注特定领域;
- 输入prompt文本描述更自由更灵活,不需要遵循特定的格式或者模板,且支持多种参数调整和设置;
- 模型是在本地电脑运行,不需要排队,适合在各种硬件环境中部署使用。
相比而言,Midjourney生成的图像更抽象,在图片的艺术性和想象空间上更强,如生成完全虚构的风景等,可能略胜一筹。当然Stable Diffusion因为模型庞大,对电脑的GPU性能要求高,每次输出速度会慢。
总的来说,Stable Diffusion是目前文本到图像生成的最领先模型,在大多数方面都超过mid journey。
不过Stable Diffusion的安装还是有不小门槛的。限于我手头只有Mac电脑,就先详细介绍一下Mac电脑如何安装Stable Diffusion。
02安装步骤
1、软硬件要求:
1)Mac电脑,最好是搭载m1或者m2的Mac本,内存在16G以上,这样运行速度会更快一些。当然如果你和我一样是旧本(MBP15款,16G),也是可以运行的,图片质量不会有太大差别,只是会比较慢;
2)硬盘空间:至少10个G,考虑到后续会添加不同的模型,所以最好有30G以上空间;
3)保持网络连接稳定;需要能够流畅访问内外网。
2、具体安装步骤如下:
1)从启动台打开terminal终端命令,也可以使用快捷键:control+空格键调起聚焦搜索,输入terminal,回车打开终端;
2)如果使用代理的,需要复制终端代理命令(你在电脑上安装代理的界面上通常会有这一项,直接点击即可复制),是以“export https_proxy=”开头的一段代码,复制到终端敲回车运行即可。
3)打开homebrew网站(https://brew.sh/),安装homebrew
- 点击页面右侧的复制操作,或者直接复制下面这段代码:
/bin/bash -c “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)”
- 在terminal内运行代码,即可安装。安装过程中看到**“password”是需要输入你电脑的开机密码,直接键盘输入,敲回车即可继续。这里面,如果电脑没有安装Xcode,会优先安装Xcode,再安装homebrew。显示“return/enter”**后再次敲回车,如果显示下面界面——Installation successful,则homebrew安装成功。
4)通过brew安装 python 等相关软件
复制下面这个安装文件,继续在当前终端窗口运行:
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
安装成功后关闭终端即可。
5)克隆stable diffusion webui
需要在自己的电脑里新建一个文件夹,比如我建的“SD-AI”,你点击右键可以选择“新建位于文件夹位置的终端窗口”,然后复制下面git地址到终端运行:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
这样stable diffusion webui的github开源程序就可以全部克隆到自己的mac电脑本地了,原来的空文件就会展示stable-diffusion-webui文件。
6)在stable-diffusion-webui>venv文件夹下找到webui-user.sh,右键使用文本编辑器打开。
- 使用新版Mac的用到GPU的复制下面的代码,添加到引号里#export COMMANDLINE_ARGS=“”
–medvram --opt-split-attent****ion
- 使用旧版Mac的只用CPU的,复制下面的代码,添加到引号里#export COMMANDLINE_ARGS=“”
–medvram --opt-split-attention --skip-torch-cuda-test --no-half --use-cpu all
如果是老机器,可以在stable-diffusion-webui>venv找到webui-macos-env.sh文件,右键使用文本编辑器打开。
找到并删除“-vae”就可以。
7)下载stable diffusion模型安装文件
克隆完stable diffusion webui之后,就可以下载模型,这里以stable diffusion 2.0训练模型为例。复制下面链接在浏览器打开:
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/tree/main
在页面的“file and versions” 里面找到并下载其中一个ckpt文件。下载好后,把下载好的ckpt文件放在“文件名”> Stable-diffusion-webui>Models>Stable-diffusion文件夹里。
也可以下载其他模型,具体可以在这里下载:https://huggingface.co/stabilityai
8)运行命令**./webui.sh**
在文件夹stable-diffusion-webui,点击右键选择“新建位于文件夹位置的终端窗口”,然后复制下面代码到终端运行:
./webui.sh
这一步可能需要花费较长时间,因为会下载几个sd必需的应用。当你看到Running on local URL: http://127.0.0.1:7860,就算是成功了!
9)打开stable-diffusion-webui网页版
**注意生成图片的过程中不要关闭终端(terminal)窗口,**打开浏览器(safari或者chrome)后输入
http://127.0.0.1:7860,即可访问本地stable diffusion webui了。
10)接下来可以在prompt框里面输入提示词后,就能点击“general”生成ai绘图了。
生成完成之后在界面右侧能看到具体图片,在右下角点击“save”保存图片即可,这样你就生成你的图片了,如下图我生成的这样。
怎么样,也不难吧,快来生成你的第一张图吧!
在电脑上安装好以后每次使用时,需要先执行终端代理命令(需要去掉最后一段all_proxy开头的,只保留前两段,具体见常见问题 Q4),再 执行第8步运行命令,然后在浏览器打开链接即可:http://127.0.0.1:7860
03常见问题
Q1:[notice] A new release of pip available: 22.2.2 -> 23.0.1[notice] To update, run: pip install --upgrade pip
A:跟pip关系不大,大部分都是网络原因,切换节点或者不切换重新运行几遍试试;
Q2:zsh: command not found: brew
A: 重新执行安装homebrew步骤;
Q3:如果在安装Installing gfpgan/Installing clip过程中报错
A: 大概率是网络或者硬盘空间不足问题,请确保网络连接正常,需要重新复制代理命令运行./webui.sh
Q4:ImportError: Using SOCKS proxy, but the ‘socksio’ package is not installed. Make sure to install httpx using `pip install httpx[socks]`.
A:在第8)步运行的时候,把你的终端代理命令行最后一段去掉:all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890,只用前两段。
此外,硬件性能问题,如果你是m2或者m1 max, m1 pro之类的高性能芯片,16g内存以上,那么生成一张20step的图不会太慢。如果你就是老电脑,一旦设置的参数较高就会很慢,甚至会多达几个小时。
另外,绘图需要算力和内存较大,建议先关闭其他不用的电脑程序。
04中文汉化
1、复制下面汉化包地址,添加到Extension>install from url>URL for extensionis git repository
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
然后点击“install”按钮进行安装。
2、然后回到Extension>installed tab点击“Apply and restart UI”进行应用。
3、应用后切换页面到Setting >user interface>Localizat****ion (requires restart),选择chinese-english-0512(注)
4)在当前页面依次点击apply settings和Reload UI,这样就汉化完成了!
关于stable diffusion安装和使用,有什么想聊的也欢迎留言讨论~
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