[Stable Diffusion] 三句话，让Ai帮你画18万张图

站长

2024年04月01日 15:58 · 阅读数 6

本文介绍Stable Diffusion的快速上手，本地部署，以及更多有趣的玩法展示。

在 DALL-E 2 和 Imagen 之后，AI绘图领域又一个热乎的深度学习模型出炉——Stable Diffusion 。8月份发布的 Stable Diffusion 更加高效且轻量，可以在消费级 GPU 上运行。StableAI公司表示：“它在速度和质量上的突破意味着它可以在消费者级的 GPU 上运行。这将允许研究人员和公众在一系列条件下运行它，并使图像生成普及化。”

这意味着现在你只需一句话和几十秒的时间，就可以让你脑海中天马行空的画面出现在你眼前：

[Stable Diffusion] 三句话，让Ai帮你画18万张图

或者随手画一笔，让ai帮你加“亿点点“细节：

[Stable Diffusion] 三句话，让Ai帮你画18万张图

怎么上手玩起来

前两种方式都比较简单，Colab看起来复杂，实际上一步一步按照提示来，也很简单。所以本文着重讲解本地部署的步骤和如何解决会遇到的坑。

官方在线Web App - DreamStudio
- 👍 最易上手，登录即可直接使用
- 👍 可视化调参
- 😡 免费次数有限
Google Colab运行
- 👍 免费，次数无限
- 😥 操作略微繁琐
- 😥 不能持久运行
本地、云服务器部署
- 👍 本地部署免费，次数无限
- 👍 功能完整，可玩性高
- 😥 硬件要求高
- 😥 租用云服务挺贵
- 😥 初次部署较为麻烦

DreamStudio

最简单无脑的上手途径，打开官网，输入一段话，等待结果出来就可以。没啥好说的，适合快速上手体验一下，或者付费玩家。

beta.dreamstudio.ai/dream

[Stable Diffusion] 三句话，让Ai帮你画18万张图

Google Colab运行

“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品。可以通过浏览器编写和执行Python。可以免费分配使用包括 GPU 在内的计算资源。

打开这个Colab笔记本页面，按照步骤和提示执行就OK了。可能存在的坑模型的载入，需要用到Hugging Face ，不过也都不是什么问题。

虽然看着繁琐，但是可以薅羊毛用免费的显卡资源，性能也还不错，还是很香的。 colab.research.google.com/github/hugg…

本地/云服务器部署

目前存在多个基于官方代码仓库fork出来的不同版本，可以有不同的部署和运行方式，包括docker部署，webUI。这里讲解基于官方的原版进行部署和使用，其他的方式都大同小异。

硬件

本地10G显存以上的显卡（显存不够也有其他办法），或租用拥有对应配置的云服务

环境依赖

Python，Conda

具体步骤

1. 下载模型权重文件

这个放在第一位是因为权重文件太大了，建议先下载起来，其他步骤在操作时，他可以在后台慢慢下载。

目前最新的是sd-v1-4.ckpt，版本越高，训练的数据量越大，下载最新版本即可，4.27GB

去huggingface下载：huggingface.co/CompVis/sta…

curl下载：

curl https://www.googleapis.com/storage/v1/b/aai-blog-files/o/sd-v1-4.ckpt?alt=media > sd-v1-4.ckpt

2. 安装python

dddd, 不赘述

3. 安装Conda

Conda 是一个依赖包和环境管理工具，有Anaconda 和 Miniconda两个版本，这里使用Miniconda就可以。

可以官网下载对应的安装包，也可以命令行下载安装。

docs.conda.io/en/latest/m…

如果安装成功，可以通过 conda --version 查看版本，conda准备好就可以进入下一步。

4. 拉取Stable-Diffusion代码库到本地

github.com/CompVis/sta…

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion/

5. 创建并激活 Conda 环境

a. 创建ldm环境

进入Stable Diffusion代码目录，使用environment.yaml文件，创建Conda环境。

conda env create -f environment.yaml

这个命令会根据environment.yaml文件，创建一个名字叫做ldm的虚拟环境，下载对应的依赖。这一步是很容易出现问题的地方，因为依赖比较多，安装时间比较长。可能会出现某些依赖安装时间特别长，最后失败的情况。

可能出现的问题：

因为过程中会用到pip安装依赖，如果安装依赖时间过长，可以在conda create执行前，先配置pip的国内镜像。根据我实际尝试的情况，建议使用清华镜像，阿里云镜像也很慢。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果出现：Pip subprocess error: ERROR: Command errored out with exit status 128: git fetch -q ... 的错误，则检查当前网络环境对github的访问是否通畅。
安装失败尝试再次安装时，可能出现提示环境已存在。这时候可以删掉原来的ldm环境，再重试安装。

# 查看已存在环境
conda env list
# 先切换到base环境
conda activate base
# 删除ldm
conda env remove --name ldm

b. 激活ldm环境

conda activate ldm

6. 生成脚本跑起来！

走完前面这些步骤，确认一下你的模型权重文件下载好了没有，--ckp 参数就指向这个文件。按照下面的参数，执行txt2img.py脚本。

python scripts/txt2img.py --prompt "rainbow ice cream cone" --plms --ckpt sd-v1-4.ckpt --skip_grid --n_samples 1

如果执行成功，你应该可以在output文件夹内找到生成出来的彩色甜筒🍦的图片。

[Stable Diffusion] 三句话，让Ai帮你画18万张图

可能出现的问题：

PytorchStreamReader failed reading zip archive
- 模型文件下载不完整，重新下载即可

尝试把 --prompt 参数换成脑洞大开的各种描述词吧。其他参数详情可以参考git主页。github.com/CompVis/sta…

除了文字生成图，还有可以玩图生图。

一些能让图像更加有趣的提示词内容建议：

描述画面里想要存在的元素，物品，情绪
- 森林，秋天，雨水，雾，苔藓，城堡，樱花，海浪，山，神庙
氛围，情绪
- 快乐，阴郁，赛博朋克，霓虹，蒸汽朋克，原子朋克
画风
- 现实，逼真, 油画, 铅笔画, 概念艺术, 超现实，魔法，幻想，中国山水
艺术家
- 达芬奇, 梵高 (油画), 莫兰，莫奈 (风景）,宫崎骏与吉卜力工作室
- Artgerm（漫画精致五官）,Yuko Shimizu（插画）
润色和修饰(一些神奇咒语)
- 虚幻引擎，octane render（3D渲染）, ArtStation, 8k, 4k, washed colors

[Stable Diffusion] 三句话，让Ai帮你画18万张图

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