Stable Diffusion 本地部署教程

2025-06-17 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(644)

文章目录 隐藏

1.前言：

2.必要前提：

3.部署前准备：

4.使用的项目Stable diffusion WebUI项目

二、电脑环境配置

2.用管理员权限打开miniconda，输入conda -V 弹出版本号即为正确安装

3.配置库包下载环境，加快网络速度（替换下载库包地址为国内的清华镜像站）

4.创建python 3.10.6版本的环境

5.激活环境

6.升级pip，并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。

7.安装git，用来克隆下载github的项目，比如本作中的stable diffusion webui

8.安装cuda

三、stable diffusion环境配置

1.下载stable diffusion源码

2.下载stable diffusion的训练模型

3.更改训练模型名称

4. 安装GFPGAN

4.在miniconda的黑色小窗，准备开启运行ai绘图程序sd-webui

四、开始作画和调试

1.在浏览器，（比如谷歌浏览器），打开http://127.0.0.1:7860（注意，不要关闭miniconda的黑色窗口）

3.生成的状态和操作

4.修改batch count数值，一次性生成多张图片

5.好了，那现在就本地化部署完毕了，可以开始愉快地玩耍啦，祝你玩得开心~

五、安装过程中的错误处理

、新版SD WebUI卡安装Open_Clip解决方法

2、Stable Diffusion V2-Stability-AI处理

1.stable diffusion安装包

2.stable diffusion视频合集

3.stable diffusion模型下载

4.stable diffusion提示词

5.SD从0到落地实战演练

1.前言：

最近看Stable Diffusion开源了，据说比Disco Diffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~
这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

2.必要前提：

科学上网。很多链接都需要用到。
显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正3g绝对不行

3.部署前准备：

本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求

（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）

（2）操作系统需要win10或者win11的系统。

（3）电脑内存16G或者以上。

（4）最好会魔法上网，否则网络波动，有些网页打不开，有时下载很慢。

（5）耐心，多尝试，多搜索。这个教程我已经重复过2次，因此很多问题基本上都踩坑并写出来了。所以请放心，能跑通的。

我的电脑配置供大家参考，Win10，I7，NVIDIA GT1050 4G，16G

生成一张20step的图大概20-30s（若使用更高性能的电脑，生成速度更快。）

4.使用的项目Stable diffusion WebUI项目

Stable diffusion大家都知道了，是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一，属于当红炸子鸡了。

不过，stable diffusion项目本地化的部署，是纯代码界面，使用起来对于非程序员没那么友好。

而stable diffusion webui，是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。

通过可视化的网页操作，更方便调试prompt，及各种参数。

同时也附加了很多功能，比如img2img功能，extra放大图片功能等等。

因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。

我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。

二、电脑环境配置

这个是用来管理python版本的，他可以实现python的多版本切换。
下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安装时按默认的一路next就行。

2.用管理员权限打开miniconda，输入conda -V 弹出版本号即为正确安装

3.配置库包下载环境，加快网络速度（替换下载库包地址为国内的清华镜像站）

执行下面

conda config --set show_channel_urls yes

生成.condarc 文件

在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。（如我的路径是C:UsersAdministrator。）

把下面的内容全部复制进去，全部覆盖原内容，ctrl+s保存，关闭文件。

channels:
 - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行conda clean -i 清除索引缓存，以确保使用的是镜像站的地址。

4.创建python 3.10.6版本的环境

运行下面语句，创建环境

conda create --name lmd python=3.10.6

系统可能会提示y/n, 输入y，按回车即可。
显示done，那就完成了。

在你的C:ProgramDataMiniconda3envslmd已经创建了一个新的项目。

5.激活环境

输入conda activate lmd 回车。

6.升级pip，并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。

每一行输入后回车，等执行完再输入下一行，再回车。

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

不报错就是完成了。

7.安装git，用来克隆下载github的项目，比如本作中的stable diffusion webui

前往git官网https://git-scm.com/download/win

下载好后，一路默认安装，next即可。

开始菜单找到git cmd。
打开并输入下面指令。

git --version

查看git的版本，显示了版本号即安装成功。

8.安装cuda

cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序，所以我们需要它。

打开NVIDIA cuda官网，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（这里有人可能会打不开网页，如果打不开，请用魔法上网。）

你会发现有很多版本，下载哪个版本呢？

回到一开始的miniconda的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本

比如我的是12.1的版本，我就下载12.1.0的链接

下载完后安装，这个软件2个G，可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。

好了，完成这步，电脑的基础环境设置终于完事了。

下面开始正式折腾stable diffusion了。
注意：如果提示此命令nvidia-smi，非内部命令时，按以下操作
把此路径：C:Program FilesNVIDIA CorporationNVIDIA NvDLISR，放入到环境变量中
显卡所在路径：

环境变量位置：

三、stable diffusion环境配置

1.下载stable diffusion源码

确认你的miniconda黑色小窗显示的是(把stable看成是lmd就行)

如果不是，则输入D: 按回车。

当然你也可以放在其他你想放的盘的根目录里面。

不建议放在c盘，因为这个项目里面有一些模型包，都是几个G几个G的，很容易你的C盘就满了，其他盘容量在10G以上的就都行。

再来克隆stable diffusion webui项目（下面简称sd-webui）

接着执行

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

注意，现在克隆的本地地址，就是下面经常提到的“项目根目录”。比如，我的项目根目录是D:stable-diffusion-webui

2.下载stable diffusion的训练模型

地址：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main

点击file and versions选项卡，下载sd-v1-4.ckpt训练模型。

（需要注册且同意协议，注册并同意协议之后即可下载）

注：这个模型是用于后续生成AI绘图的绘图元素基础模型库。

后面如果要用waifuai或者novelai，其实更换模型放进去sd-webui项目的模型文件夹即可。

我们现在先用stable diffusion 1.4的模型来继续往下走。

3.更改训练模型名称

下载好之后，请把模型更名成model.ckpt,然后放置在sd-webui的models/stable-diffusion目录下。比如我的路径是D:stable-diffusion-webuimodelsStable-diffusion

4. 安装GFPGAN

这是腾讯旗下的一个开源项目，可以用于修复和绘制人脸，减少stable diffusion人脸的绘制扭曲变形问题
地址：https://github.com/TencentARC/GFPGAN
把网页往下拉，拉到readme.md部分，找到V1.4 model，点击蓝色的1.4就可以下载。

下载好之后，放在sd-webui项目的根目录下面即可，比如我的根目录是D:stable-diffusion-webui

4.在miniconda的黑色小窗，准备开启运行ai绘图程序sd-webui

输入

cd stable-diffusion-webui

进入项目的根目录。

切记，一定要进入sd-webui的项目根目录后，才能执行下面的指令，否则会报错。

接着执行

webui-user.bat

然后回车，等待系统自动开始执行。

直到系统提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860

这就代表，你可以开始正式使用AI画画啦~

注意：

这一步可能经常各种报错，需要耐心和时间多次尝试。

不要关闭黑色小窗，哪怕它几分钟没有任何变化。

如果提示连接错误，可能需要开启或者关闭魔法上网，再重新执行webui-user.bat命令。

如果不小心退出了黑色窗口，则重新点击：开始菜单-程序-打开miniconda窗口，输入

conda activate lmd

并进入sd-webui项目根目录再执行

webui-user.bat

四、开始作画和调试

1.在浏览器，（比如谷歌浏览器），打开http://127.0.0.1:7860（注意，不要关闭miniconda的黑色窗口）

2.在prompt区域输入相关指令，比如beautiful landscape，然后点击右边的generate，即可生成第一张图片啦。

3.生成的状态和操作

网页会显示进度条，miniconda的黑色小窗也会显示进度条。

等进度条跑满，就能看到你生成的图啦。

如果不想生成了，可以点击interrupt停止生成，就会返回你目前为止已经生成的图片。（比如你要生成10张，已经生成了3张，点击interrupt，就会返回3张图片）

如果点击skip，就会跳过本张图片的生成，比如你想生成10张图，现在生成第3张，点击skip，第三张就不生成了，直接开始生成第四张，最后返回9张图片。

4.修改batch count数值，一次性生成多张图片

默认是1，一次性生成1张。

建议一次性生成4张或者以上，这样获得满意的图片概率会大一些，可以最多一次性生成最多100张。

但写得越大，一次性生成花费的时间越长，假设一张图30秒，设置10张就是300s，5分钟，100张则是3000s，50分钟。

5.好了，那现在就本地化部署完毕了，可以开始愉快地玩耍啦，祝你玩得开心~

五、安装过程中的错误处理

、新版SD WebUI卡安装Open_Clip解决方法

2、Stable Diffusion V2-Stability-AI处理

https://gitee.com/jerrylinkun/stable-diffusion-v2-stability-ai?_from=gitee_search

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

文章来源于互联网:Stable Diffusion 本地部署教程

相关推荐: 论文查重修改小程序 ai写作

大家好，今天来聊聊论文查重修改小程序 ai写作，希望能给大家提供一点参考。以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具：论文查重修改小程序使用指南在学术界，论文查重是确保学术诚信和防止抄袭的重要一环。为了帮助学者们更好地应对查重…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion 本地部署教程

2025-02-08 分类：AI创作阅读(195)

1.前言：

2.必要前提：

科学上网。很多链接都需要用到。
显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正3g绝对不行

3.部署前准备：

本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求

（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）

（2）操作系统需要win10或者win11的系统。

（3）电脑内存16G或者以上。

（4）最好会魔法上网，否则网络波动，有些网页打不开，有时下载很慢。

（5）耐心，多尝试，多搜索。这个教程我已经重复过2次，因此很多问题基本上都踩坑并写出来了。所以请放心，能跑通的。

我的电脑配置供大家参考，Win10，I7，NVIDIA GT1050 4G，16G

生成一张20step的图大概20-30s（若使用更高性能的电脑，生成速度更快。）

4.使用的项目Stable diffusion WebUI项目

Stable diffusion大家都知道了，是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一，属于当红炸子鸡了。

不过，stable diffusion项目本地化的部署，是纯代码界面，使用起来对于非程序员没那么友好。

而stable diffusion webui，是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。

通过可视化的网页操作，更方便调试prompt，及各种参数。

同时也附加了很多功能，比如img2img功能，extra放大图片功能等等。

因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。

我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。

二、电脑环境配置

这个是用来管理python版本的，他可以实现python的多版本切换。
下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安装时按默认的一路next就行。

2.用管理员权限打开miniconda，输入conda -V 弹出版本号即为正确安装

3.配置库包下载环境，加快网络速度（替换下载库包地址为国内的清华镜像站）

执行下面

conda config --set show_channel_urls yes

生成.condarc 文件

在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。（如我的路径是C:UsersAdministrator。）

把下面的内容全部复制进去，全部覆盖原内容，ctrl+s保存，关闭文件。

channels:
 - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行conda clean -i 清除索引缓存，以确保使用的是镜像站的地址。

4.创建python 3.10.6版本的环境

运行下面语句，创建环境

conda create --name lmd python=3.10.6

系统可能会提示y/n, 输入y，按回车即可。
显示done，那就完成了。

在你的C:ProgramDataMiniconda3envslmd已经创建了一个新的项目。

5.激活环境

输入conda activate lmd 回车。

6.升级pip，并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。

每一行输入后回车，等执行完再输入下一行，再回车。

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

不报错就是完成了。

7.安装git，用来克隆下载github的项目，比如本作中的stable diffusion webui

前往git官网https://git-scm.com/download/win

下载好后，一路默认安装，next即可。

开始菜单找到git cmd。
打开并输入下面指令。

git --version

查看git的版本，显示了版本号即安装成功。

8.安装cuda

cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序，所以我们需要它。

打开NVIDIA cuda官网，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（这里有人可能会打不开网页，如果打不开，请用魔法上网。）

你会发现有很多版本，下载哪个版本呢？

回到一开始的miniconda的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本

比如我的是12.1的版本，我就下载12.1.0的链接

下载完后安装，这个软件2个G，可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。

好了，完成这步，电脑的基础环境设置终于完事了。

三、stable diffusion环境配置

1.下载stable diffusion源码

确认你的miniconda黑色小窗显示的是(把stable看成是lmd就行)

如果不是，则输入D: 按回车。

当然你也可以放在其他你想放的盘的根目录里面。

不建议放在c盘，因为这个项目里面有一些模型包，都是几个G几个G的，很容易你的C盘就满了，其他盘容量在10G以上的就都行。

再来克隆stable diffusion webui项目（下面简称sd-webui）

接着执行

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

注意，现在克隆的本地地址，就是下面经常提到的“项目根目录”。比如，我的项目根目录是D:stable-diffusion-webui

2.下载stable diffusion的训练模型

地址：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main

点击file and versions选项卡，下载sd-v1-4.ckpt训练模型。

（需要注册且同意协议，注册并同意协议之后即可下载）

注：这个模型是用于后续生成AI绘图的绘图元素基础模型库。

后面如果要用waifuai或者novelai，其实更换模型放进去sd-webui项目的模型文件夹即可。

我们现在先用stable diffusion 1.4的模型来继续往下走。

3.更改训练模型名称

下载好之后，请把模型更名成model.ckpt,然后放置在sd-webui的models/stable-diffusion目录下。比如我的路径是D:stable-diffusion-webuimodelsStable-diffusion

4. 安装GFPGAN

4.在miniconda的黑色小窗，准备开启运行ai绘图程序sd-webui

输入

cd stable-diffusion-webui

进入项目的根目录。

切记，一定要进入sd-webui的项目根目录后，才能执行下面的指令，否则会报错。

接着执行

webui-user.bat

然后回车，等待系统自动开始执行。

直到系统提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860

这就代表，你可以开始正式使用AI画画啦~

注意：

这一步可能经常各种报错，需要耐心和时间多次尝试。

不要关闭黑色小窗，哪怕它几分钟没有任何变化。

如果提示连接错误，可能需要开启或者关闭魔法上网，再重新执行webui-user.bat命令。

如果不小心退出了黑色窗口，则重新点击：开始菜单-程序-打开miniconda窗口，输入

conda activate lmd

并进入sd-webui项目根目录再执行

webui-user.bat

四、开始作画和调试

1.在浏览器，（比如谷歌浏览器），打开http://127.0.0.1:7860（注意，不要关闭miniconda的黑色窗口）

2.在prompt区域输入相关指令，比如beautiful landscape，然后点击右边的generate，即可生成第一张图片啦。

3.生成的状态和操作

网页会显示进度条，miniconda的黑色小窗也会显示进度条。

等进度条跑满，就能看到你生成的图啦。

如果点击skip，就会跳过本张图片的生成，比如你想生成10张图，现在生成第3张，点击skip，第三张就不生成了，直接开始生成第四张，最后返回9张图片。

4.修改batch count数值，一次性生成多张图片

默认是1，一次性生成1张。

建议一次性生成4张或者以上，这样获得满意的图片概率会大一些，可以最多一次性生成最多100张。

但写得越大，一次性生成花费的时间越长，假设一张图30秒，设置10张就是300s，5分钟，100张则是3000s，50分钟。

5.好了，那现在就本地化部署完毕了，可以开始愉快地玩耍啦，祝你玩得开心~

五、安装过程中的错误处理

、新版SD WebUI卡安装Open_Clip解决方法

2、Stable Diffusion V2-Stability-AI处理

https://gitee.com/jerrylinkun/stable-diffusion-v2-stability-ai?_from=gitee_search

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

3.stable diffusion模型下载

4.stable diffusion提示词

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

文章来源于互联网:Stable Diffusion 本地部署教程

相关推荐: 探索AI绘图新境界：Stable Diffusion本地化部署指南

探索AI绘图新境界：Stable Diffusion本地化部署指南【下载地址】AI绘图体验StableDiffusion本地化部署详细步骤分享 AI绘图体验：Stable Diffusion本地化部署详细步骤本资源文件提供了详细的步骤，帮助用户在本地环境中部…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion 本地部署教程

2025-01-14 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(22)

要在本地部署Stable Diffusion，您可以按照以下步骤进行操作：

安装必需的软件和工具：
- 安装Node.js（https://nodejs.org/），选择最新版本并按照官方指南进行安装。
- 安装Git（https://git-scm.com/），选择适合您操作系统的版本并按照官方指南进行安装。
克隆Stable Diffusion的代码库：
- 打开终端（命令提示符）或Git Bash。
- 使用以下命令克隆Stable Diffusion的代码库到本地：
```
git clone https://github.com/stable-diffusion/stable-diffusion.git
```
进入代码库目录：
- 在终端或Git Bash中切换到代码库目录：
```
cd stable-diffusion
```
安装依赖：
- 在终端或Git Bash中运行以下命令安装Stable Diffusion的依赖项：
```
npm install
```
配置环境变量：
- Stable Diffusion使用一些环境变量来配置其行为。您可以在项目根目录下创建一个名为.env的文件，并在其中设置这些变量。以下是可用的环境变量：
  - PORT：指定应用程序运行的端口，默认为3000。
  - DB_HOST：指定数据库的主机地址，默认为localhost。
  - DB_PORT：指定数据库的端口，默认为27017。
  - DB_NAME：指定数据库的名称，默认为stable_diffusion。
  - JWT_SECRET：指定JSON Web Token（JWT）的密钥，用于身份验证和授权，默认为secret。
  - JWT_EXPIRATION：指定JWT的过期时间（以秒为单位），默认为3600（1小时）。
  - EMAIL_HOST：指定用于发送电子邮件的SMTP服务器主机，默认为空。
  - EMAIL_PORT：指定用于发送电子邮件的SMTP服务器端口，默认为空。
  - EMAIL_USERNAME：指定用于发送电子邮件的SMTP服务器用户名，默认为空。
  - EMAIL_PASSWORD：指定用于发送电子邮件的SMTP服务器密码，默认为空。
  - EMAIL_FROM：指定用于发送电子邮件的发件人地址，默认为空。
运行应用程序：
- 在终端或Git Bash中运行以下命令启动Stable Diffusion应用程序：
```
npm start
```
访问应用程序：
- 打开您喜欢的Web浏览器，并在地址栏中输入http://localhost:3000（如果您没有更改默认端口，请使用3000）。
- 您将看到Stable Diffusion应用程序的登录页面。

希望这个教程对您有所帮助！如果您有任何问题，可以随时提问。

文章来源于互联网:Stable Diffusion 本地部署教程

相关推荐: Midjourney提示词-动物系列-27

Personified Majestic Nine tailed fox Knight, white Nine tailed fox, turquoise blue eyes, noble, portrait, elaborate armor, movie l…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion本地部署教程

2024-09-28 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(39)

Stable Diffusion是一个用于构建和部署实时应用程序的平台，以下是Stable Diffusion的本地部署教程的基本步骤：

步骤 1: 下载Stable Diffusion

首先，您需要从Stable Diffusion官方网站（https://www.stablediffusion.com）下载Stable Diffusion的本地部署版本。选择适合您操作系统的版本，并确保您的系统满足要求。

步骤 2: 安装Stable Diffusion

下载完成后，按照官方提供的安装文档，执行相应的安装步骤。这可能涉及解压缩文件、运行安装脚本或其他操作，具体取决于您所使用的操作系统。

步骤 3: 配置Stable Diffusion

安装完成后，您需要根据您的需求进行配置。这可能包括设置数据库连接、配置网络端口、配置安全设置等。确保您照官方文档中的指导进行配置。

步骤 4: 启动Stable Diffusion

当配置完成后，您可以启动Stable Diffusion应用程序。根据官方文档中提供的命令或指南来启动Stable Diffusion。

步骤 5: 测试Stable Diffusion

一旦Stable Diffusion启动成功，您可以通过浏览器或其他客户端访问Stable Diffusion的Web界面，并进行简单的测试以确保一切正常运行。

步骤 6: 部署应用程序

最后，您可以根据您的需求，使用Stable Diffusion提供的工具和接口来部署您的实时应用程序。

请注意，以上步骤仅提供了一个基本的概述，并且可能因版本更新而有所变化。在进行任何部署之前，请务必查阅官方文档以获取最新的详细信息和指导。

文章来源于互联网:Stable Diffusion本地部署教程

相关推荐: AI 绘画Stable Diffusion 研究（六）sd提示词插件

大家好，我是风雨无阻。今天为大家推荐一款可以有效提升我们使用 Stable Diffusion WebUI 效率的插件，它就是 prompt-all-in-one，它不但能直接将 WebUI 中的中文提示词转换为英文，还能一键为关键词加权重，更能建立常用…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion本地部署教程

Stable Diffusion 本地部署教程

2024-08-25 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(36)

本文是 V 哥在学习Stable Diffusion技术时整理的学习笔记，分享给大家，希望能帮助到你快速入门。

1、Stable Diffusion的基本概念

Stable Diffusion是一种基于潜在扩散模型的AI图像生成技术，它能够根据文本提示生成高质量的图像。这项技术的核心在于其生成的图像既可以与真实照片相媲美，也可以模仿专业艺术家的风格和技巧。Stable Diffusion AI的强大之处在于其开源性，它不仅免费供用户使用，而且其背后的代码和模型也是公开的。这种开放性鼓励了全球的技术爱好者和开发者社区参与到模型的改进和创新中来。

Stable Diffusion AI特别注重在低功耗计算机上的运行效率，使得它更加亲民和易于获取。用户可以在普通的个人电脑甚至是一些较为便宜的设备上运行Stable Diffusion AI，从而降低了使用AI图像生成技术的门槛。此外，Stable Diffusion AI拥有一个活跃的社区支持，用户可以在社区中找到大量的教程、资源和经验分享，这些都有助于用户更好地理解和使用Stable Diffusion AI。

Stable Diffusion AI的工作原理涉及到扩散过程，变分自编码器（VAE），可逆网络，稳定性控制以及条件机制与文本引导等多个关键组件和原理。通过结合CLIP文本编码器和交叉注意力机制，模型能够根据用户提供的文本描述来调整生成图像的内容和风格。

总的来说，Stable Diffusion AI是一种强大的AI图像生成工具，它通过深度学习算法和自然语言处理技术，使得用户能够通过简单的文本提示来创造出既逼真又具有艺术风格的图像作品。

2、Stable Diffusion的本地部署

Stable Diffusion的本地部署是一个涉及多个步骤的过程，包括环境准备、代码下载、依赖安装、参数配置、数据准备、模拟运行、结果查看以及高级配置等。以下是基于搜索结果的详细教程：

1. 环境准备：首先，确保您的系统中已经安装了Python 3.x版本，因为Stable Diffusion是用Python编写的。同时，您还需要安装Git，用于从代码仓库中下载Stable Diffusion的源代码。

2. 下载代码：打开命令行终端，使用Git命令克隆Stable Diffusion的代码库到本地。请注意，您需要将命令中的username替换为实际的GitHub用户名。

3. 安装依赖：进入项目目录后，使用Python的包管理工具pip来安装所需的依赖项。这些依赖项在requirements.txt文件中列出，确保Stable Diffusion能够正常运行。

4. 配置参数：在项目根目录下创建一个名为config.yaml的配置文件，用于设置模拟的各项参数。您可以根据模拟需求和实际情况进行配置，例如指定网络文件路径、种子节点文件路径、模拟步数、阈值等。

5. 准备数据：准备模拟所需的数据，包括网络结构数据和种子节点数据。数据文件应与配置文件中指定的格式一致。

6. 运行模拟：在命令行中执行相应的Python命令来运行Stable Diffusion模拟。模拟将根据配置文件中的参数执行，并在控制台输出日志信息。

7. 查看结果：模拟完成后，您可以在指定的输出文件中查看结果。输出文件将包含每个节点在每个时间步的状态信息，您可以根据需要对结果进行进一步分析和处理。

8. 高级配置：如果需要进一步定制模拟过程，您可以修改配置文件中的参数，或在代码中添加自定义逻辑。例如，您可以调整模拟的时间步数、阈值等参数，选择不同的信息传播模型和算法。

9. 常见问题与解决办法：在部署过程中可能会遇到一些问题，如CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥无效或下载失败、模型加载失败以及生成结果质量不佳等。对于这些问题，您可以参考相关教程中的解决方案进行排查和修复。

10. 进阶操作：您还可以使用自定义提示词进行图像生成，或批量生成多张图像。确保显存足够容纳批量生成所需的额外内存开销，并适当尝试不同的提示词和参数组合以找到满意的结果。

通过以上步骤，您应该能够在本地环境中成功部署和运行Stable Diffusion，模拟信息在网络中的传播过程。这样的模拟可以帮助您深入了解信息传播的规律，优化传播策略，并为实际应用场景提供参考和指导。

3、举个例子

让我们通过一个具体的例子来了解如何使用Stable Diffusion生成图像。在这个例子中，我们将从文本提示生成图像（txt2img）。

步骤 1：准备环境

首先，确保你的计算机上安装了Python 3.x版本，并且具备足够的性能来运行Stable Diffusion模型。此外，你需要安装Git来克隆代码库。

步骤 2：下载并安装Stable Diffusion

使用Git克隆Stable Diffusion的代码库到本地。你可以在GitHub上找到Stable Diffusion的官方代码库。在终端中运行以下命令来克隆代码库：

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

步骤 3：安装依赖

进入克隆的项目目录，使用pip安装所需的依赖项。这些依赖项通常在项目的requirements.txt文件中列出。在终端中运行以下命令：

pip install -r requirements.txt

步骤 4：下载预训练模型

根据项目文档，下载预训练的模型权重。这些权重文件通常是.ckpt或.safetensors格式，可以从项目的Release页面或模型的官方网站下载。

步骤 5：准备文本提示

创建一个文本文件，输入你的文本提示。例如，如果你想生成一幅海边日落的图像，你可以写入以下文本：

sunset at the beach, vibrant colors, oil painting

步骤 6：生成图像

使用以下命令来生成图像，其中是模型权重文件的路径，是包含文本提示的文件路径，–output是生成图像的输出路径：

python generate.py --model  --text  --output

步骤 7：查看结果

生成的图像将保存在指定的输出路径。你可以使用图像查看器打开并欣赏你的作品。

请注意，这个例子是一个简化的版本，实际部署可能需要更多的步骤和细节调整，例如配置文件的设置、硬件要求等。此外，Stable Diffusion的社区中有许多教程和资源可以帮助你解决遇到的问题。V 哥建议你在学习的过程中可以多逛逛社区，比如关注威哥爱编程，后续 V 哥将创作更多关于人工智能的技术文章。

文章来源于互联网:Stable Diffusion 本地部署教程

相关推荐: AI 绘画Stable Diffusion 图生图必看教程：局部重绘和涂鸦重绘详解，超强操作流程奉上！

大家好，我是程序员晓晓今天我将给大家分享一下 AI绘画 Stable Diffusion 的局部重绘（Inpainting）玩法，这是一种在图像中指定区域进行修改和修复的技术。它允许用户选择图像的某个部分进行重新绘制，而不影响图像的其他部分。这在图像修复…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion本地部署教程

2024-08-23 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(0)

0.介绍与版本

1）介绍

Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员在Latent Diffusion Model的基础上于2022年8月创建并推出。其核心技术源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的首席研究科学家Patrick Esser以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Rombach。该模型可以根据输入的文本描述生成相应的图像。

Stable Diffusion在深度学习领域表现出一定的优势，与神经网络结合形成了稳定扩散神经网络模型，这种模型具有较好的鲁棒性和可解释性。此外，Stable Diffusion 3作为该模型的一个版本，在图像生成质量上实现了很大改进，支持多主题提示，文字书写效果也得到了显著提升。根据评估，Stable Diffusion 3在某些方面甚至优于当前最先进的文本到图像生成系统。

除了在艺术创作领域的应用，Stable Diffusion的特性和统计稳定性也使其在物理、生物、生态学等领域具有广泛的应用。同时，它也可以用于模拟和预测病毒或疾病在人群中的传播过程，分析股票、外汇或加密货币市场中的价格和交易数据，以及研究社交网络中的信息传播过程等。

总的来说，Stable Diffusion是一个功能强大且应用广泛的模型，它结合了深度学习和扩散模型的优点，为用户提供了从文本到图像的全新生成体验。

2）版本

Stable Diffusion目前已经有多个版本发布。具体来说，它最初推出了版本1和版本2，这两个版本都是开源的。其中，版本1使用的是OpenAI的CLIP，而版本2则转而使用OpenCLIP，这是CLIP的开源版本。另外，还有一个值得推荐的版本是Stable Diffusion 1.5，它在解码提示词方面表现得比Stable Diffusion 2更好。

最新的版本是Stable Diffusion 3.0，它在图像生成质量上实现了很大的改进，支持多主题提示，文字书写效果也得到了显著提升。然而，截至目前的北京时间2024年04月06日，Stable Diffusion 3.0还未完全开放测试资格，想体验最新版本的人可以前往官网申请。

除了上述版本外，还有一个XL版本，它在1024*1024像素的级别上生成可控的图像，生成效率也比以往的Diffusion扩散模型提高了30倍。

需要注意的是，随着技术的不断发展和模型的持续优化，Stable Diffusion可能还会推出更多的新版本或更新。因此，为了获取最新、最准确的信息，建议直接访问Stable Diffusion的官方网站或关注相关的技术论坛和社区。

以下是一个简单的Stable Diffusion本地部署教程：

1. 安装依赖

确保你的本地环境已经安装了Python和pip。然后，通过pip安装必要的库，如transformers、torch、diffusers等。你可以参考diffusers的官方GitHub仓库中的安装指南。大概情况如下：

Stable Diffusion的安装涉及一系列依赖项和库的安装。首先，Python是运行Stable Diffusion的基础，因此需要确保安装了合适版本的Python，通常是Python 3.x版本。此外，还需要安装pip，它是Python的包管理工具，用于安装和管理Python库和依赖项。

在安装Stable Diffusion之前，您还需要安装Git。Git是一种免费开源的分布式版本控制系统，用于跟踪代码更改。它对于从官方GitHub网站上下载Stable Diffusion的源代码至关重要。

接下来，OpenCV和CUDA是两个重要的库。OpenCV主要用于图像处理，而CUDA则用于神经网络计算，特别是在支持GPU加速的情况下。这些库的安装可以确保Stable Diffusion在图像生成和处理方面的高效运行。

另外，还需要安装一些Python库，如numpy、scipy、h5py、keras、tensorflow和pillow等。这些库提供了数学计算、数据处理、神经网络构建和图像处理等功能，是Stable Diffusion运行所必需的。

请注意，具体的依赖项和库可能会随着Stable Diffusion版本的更新而有所变化。因此，在安装之前，建议查阅官方文档或相关教程，以获取最新和最准确的安装指南。

总结起来，Stable Diffusion的安装依赖主要包括Python、pip、Git、OpenCV、CUDA以及一些Python库（如numpy、scipy、h5py、keras、tensorflow和pillow等）。正确安装这些依赖项和库是确保Stable Diffusion能够顺利运行的关键步骤。

2. 下载模型文件

Stable Diffusion模型文件的下载可以通过多种途径进行。首先，您可以访问官方模型下载地址，例如Hugging Face的Model Hub，这里提供了不同版本的Stable Diffusion模型文件供您选择。您可以根据自己的需求下载适合的模型版本。

另外，一些开源社区和论坛也提供了Stable Diffusion模型文件的下载链接。您可以通过搜索引擎或相关社区平台找到这些资源，并根据提供的指南进行下载。

需要注意的是，下载模型文件时请确保从可信的来源获取，并遵守相关的版权和使用协议。同时，根据模型的大小和您的网络环境，下载过程可能需要一些时间。

3. 准备运行环境

确保你的本地机器有足够的内存和计算资源来运行Stable Diffusion模型。Stable Diffusion是一个大型的模型，可能需要较多的GPU内存。Stable Diffusion模型的运行环境要求主要包括以下方面：

CPU：Stable Diffusion要求使用四核以上的处理器，如Intel Core i7或i9，或者AMD Ryzen 7或Ryzen 9等高性能处理器。
GPU：显卡的要求相对较高。推荐使用10系以上的英伟达N卡，最低显存4G以上，或者AMD的高端显卡，如NVIDIA GeForce RTX 30系列或AMD Radeon RX 6000系列。此外，显存的大小也会影响Stable Diffusion的性能，建议至少拥有8GB显存的显卡，特别是在处理大图像和进行算法加速时。
内存：Stable Diffusion的运行需要足够的内存支持。至少16GB的内存是建议的配置，对于进行模型训练的任务，内存需求可能会更高，具体取决于数据集大小和训练批次的数量。
存储：建议至少拥有1500GB的固态硬盘，因为模型本身就占用数GB空间。

除了上述硬件要求外，还需要确保操作系统和相关软件库的支持。例如，需要安装合适的Python版本和必要的Python库，如numpy、tensorflow等。此外，对于GPU加速，还需要安装CUDA等相关的驱动和库。

请注意，这些要求可能会随着Stable Diffusion模型的更新和优化而有所变化。因此，在实际部署之前，建议查阅最新的官方文档或社区指南，以获取最准确和最新的运行环境要求。

另外，还需要注意，尽管满足了这些基本要求，但具体的性能还会受到硬件型号、驱动程序、操作系统以及其他系统配置的影响。因此，在实际使用中，可能还需要根据具体情况进行进一步的优化和调整。

4. 编写代码

使用Python编写一个简单的脚本，加载Stable Diffusion模型，并传入文本描述来生成图像。以下是一个简单的示例代码框架：

import torch  
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM  
from diffusers import StableDiffusionPipeline  
  
# 加载模型和分词器  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-5")  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-5")  
  
# 创建Stable Diffusion管道  
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-5")  
  
# 输入文本描述  
prompt = "a beautiful landscape with a mountain and a river"  
  
# 生成图像  
image = pipe(prompt).images[0]  
  
# 保存图像  
image.save("generated_image.png")

注意：你需要将上述代码中的模型名称替换为你实际下载的模型名称。

5. 运行代码

在命令行中运行你的Python脚本。如果一切正常，你应该能够在指定的路径下看到生成的图像文件。

6. 进一步优化和调整

根据需要，你可以对生成的图像进行进一步优化和调整，例如调整生成图像的大小、使用不同的采样策略等。这些都可以通过修改Stable Diffusion管道的参数来实现。

要调优Stable Diffusion管道的参数，您需要根据您的具体需求和目标来调整不同的参数。以下是一些常见的参数以及它们的描述，这将帮助您理解如何调优Stable Diffusion管道：

prompt（提示词）：
- 描述：您想要生成的图像的文本描述。
- 调整：尝试使用更具体、更详细的描述，或使用不同的词汇和描述风格。
num_inference_steps（推理步数）：
- 描述：生成图像所需的扩散步骤数。
- 调整：增加步数通常可以提高图像质量，但会增加计算时间。减少步数可以加速生成过程，但可能降低图像质量。
num_samples（采样次数）：
- 描述：在生成图像时对每个像素采样的次数。
- 调整：增加采样次数可以平滑图像并减少噪声，但也会增加计算成本。
width 和 height（宽度和高度）：
- 描述：生成图像的尺寸。
- 调整：根据您的需求调整图像大小。较大的尺寸可能需要更多的计算资源。
guidance_scale（引导缩放）：
- 描述：控制CLIP文本嵌入对图像生成的影响程度。
- 调整：增加该值可以使生成的图像更符合文本描述，但可能导致图像质量下降或过度依赖于文本。
negative_prompt（负面提示词）：
- 描述：用于排除某些不想要的图像内容的文本描述。
- 调整：添加或修改负面提示词可以帮助过滤掉不需要的图像元素。
temperature（温度）：
- 描述：控制随机性的程度。
- 调整：较高的温度值会增加随机性，可能导致更有创意但不太一致的图像。较低的温度值则会使生成的图像更稳定，但可能减少多样性。
clip_model（CLIP模型）：
- 描述：用于将文本转换为嵌入的CLIP模型。
- 调整：您可以选择不同的CLIP模型，这可能会影响图像与文本之间的匹配程度。

除了上述参数，还有一些其他高级参数，如eta、denoising_strength等，这些通常用于更深入地控制扩散过程的细节。

在调优过程中，您可以尝试修改一个参数，然后观察其对生成图像的影响。通常，最佳参数组合需要根据您的特定任务和数据集进行试验和调整。建议使用控制变量法，每次只调整一个参数，以便更清楚地理解每个参数对结果的影响。

此外，您还可以查阅Stable Diffusion的官方文档和社区讨论，了解其他用户如何调整这些参数，并参考他们的经验和建议。随着对Stable Diffusion的深入了解和实践经验的积累，您将能够更准确地调整参数，以获得更好的图像生成效果。

7.注意事项

Stable Diffusion模型较大，可能需要较长时间的下载和加载。
生成高质量的图像可能需要较多的计算资源，特别是在高分辨率或多次迭代的情况下。
为了获得更好的效果，你可能需要尝试不同的文本描述和参数设置。

8.缺点

Stable Diffusion模型虽然是一种强大的文本到图像的生成模型，但它也存在一些明显的缺点。以下是对Stable Diffusion模型主要缺点的详细分析：

计算资源消耗大：Stable Diffusion模型在运行过程中需要大量的计算资源，特别是在进行高分辨率图像生成或模型训练时。这可能导致处理速度变慢，并消耗大量的内存和显存。对于普通用户或资源有限的环境来说，这可能是一个显著的挑战。
数据偏见和偏差：模型在训练过程中会学习训练数据中的知识。如果训练数据存在偏见或偏差，Stable Diffusion模型也可能继承这些偏见，并在生成图像时表现出不公平、不公正的结果。这种偏见可能涉及性别、种族、文化等多个方面，对模型的泛化能力和应用广泛性造成限制。
可解释性差：Stable Diffusion模型是一种深度学习模型，其决策过程通常是黑箱式的，难以解释。这使得人们难以理解模型是如何根据输入的文本描述生成图像的，也难以信任和验证模型的输出结果。在需要高度可信度和透明度的应用中，这可能是一个重要的缺点。
生成图像的质量和多样性：虽然Stable Diffusion模型在生成图像方面取得了显著进步，但仍有改进的空间。例如，在某些情况下，生成的图像可能缺乏足够的细节或真实性，或者可能过于单一，缺乏多样性。这可能是由于模型在捕捉复杂纹理、颜色变化或姿态变化方面的能力有限。
安全性和隐私性：Stable Diffusion模型在生成图像时可能会产生不适宜或敏感的内容，例如涉及暴力、色情或侵权的内容。此外，如果模型在训练过程中使用了敏感的个人数据，可能会引发隐私泄露的风险。因此，在使用Stable Diffusion模型时，需要谨慎处理敏感内容，并确保遵守相关法律法规和伦理规范。

综上所述，Stable Diffusion模型虽然具有强大的文本到图像生成能力，但也存在一些明显的缺点。在实际应用中，需要根据具体需求和场景来权衡这些缺点，并采取适当的措施来减轻或避免潜在的问题。

##欢迎关注交流，开发逆商潜力，提升个人反弹力：

文章来源于互联网:Stable Diffusion本地部署教程

相关推荐: 在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型

扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图模型。这些模型与 Diffusers 库结合使…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion本地部署教程

Stable Diffusion 本地部署教程

2024-08-16 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(4)

前言

1、Stable Diffusion的基本概念

2、Stable Diffusion的本地部署

环境准备：首先，确保您的系统中已经安装了Python 3.x版本，因为Stable Diffusion是用Python编写的。同时，您还需要安装Git，用于从代码仓库中下载Stable Diffusion的源代码。
下载代码：打开命令行终端，使用Git命令克隆Stable Diffusion的代码库到本地。请注意，您需要将命令中的username替换为实际的GitHub用户名。
安装依赖：进入项目目录后，使用Python的包管理工具pip来安装所需的依赖项。这些依赖项在requirements.txt文件中列出，确保Stable Diffusion能够正常运行。
配置参数：在项目根目录下创建一个名为config.yaml的配置文件，用于设置模拟的各项参数。您可以根据模拟需求和实际情况进行配置，例如指定网络文件路径、种子节点文件路径、模拟步数、阈值等。
准备数据：准备模拟所需的数据，包括网络结构数据和种子节点数据。数据文件应与配置文件中指定的格式一致。
运行模拟：在命令行中执行相应的Python命令来运行Stable Diffusion模拟。模拟将根据配置文件中的参数执行，并在控制台输出日志信息。
查看结果：模拟完成后，您可以在指定的输出文件中查看结果。输出文件将包含每个节点在每个时间步的状态信息，您可以根据需要对结果进行进一步分析和处理。
高级配置：如果需要进一步定制模拟过程，您可以修改配置文件中的参数，或在代码中添加自定义逻辑。例如，您可以调整模拟的时间步数、阈值等参数，选择不同的信息传播模型和算法。
常见问题与解决办法：在部署过程中可能会遇到一些问题，如CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥无效或下载失败、模型加载失败以及生成结果质量不佳等。对于这些问题，您可以参考相关教程中的解决方案进行排查和修复。
进阶操作：您还可以使用自定义提示词进行图像生成，或批量生成多张图像。确保显存足够容纳批量生成所需的额外内存开销，并适当尝试不同的提示词和参数组合以找到满意的结果。

3、举个例子

让我们通过一个具体的例子来了解如何使用Stable Diffusion生成图像。在这个例子中，我们将从文本提示生成图像（txt2img）。

步骤 1：准备环境

首先，确保你的计算机上安装了Python 3.x版本，并且具备足够的性能来运行Stable Diffusion模型。此外，你需要安装Git来克隆代码库。

步骤 2：下载并安装Stable Diffusion

使用Git克隆Stable Diffusion的代码库到本地。你可以在GitHub上找到Stable Diffusion的官方代码库。在终端中运行以下命令来克隆代码库：

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion-pytorch.git
步骤 3：安装依赖

进入克隆的项目目录，使用pip安装所需的依赖项。这些依赖项通常在项目的requirements.txt文件中列出。在终端中运行以下命令：

pip install -r requirements.txt
步骤 4：下载预训练模型

根据项目文档，下载预训练的模型权重。这些权重文件通常是.ckpt或.safetensors格式，可以从项目的Release页面或模型的官方网站下载。

步骤 5：准备文本提示

创建一个文本文件，输入你的文本提示。例如，如果你想生成一幅海边日落的图像，你可以写入以下文本：

sunset at the beach, vibrant colors, oil painting
步骤 6：生成图像

使用以下命令来生成图像，其中是模型权重文件的路径，是包含文本提示的文件路径，–output是生成图像的输出路径：

python generate.py –model –text –output
步骤 7：查看结果

生成的图像将保存在指定的输出路径。你可以使用图像查看器打开并欣赏你的作品。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

3.stable diffusion模型下载

4.stable diffusion提示词

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

文章来源于互联网:Stable Diffusion 本地部署教程

相关推荐: 别认为对话式交互是进步！详解对话式交互的6大缺点

最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式。导致很多人认为对话形式（Chat）交互相对于常见的图形化界面是一种进步。事实并非如此。这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号，在看到 AI 技术迅猛发展的时候。就同样认为对话…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion 本地部署教程

2024-08-15 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(0)

截至我的最后更新（2023年），Stable Diffusion 是一个流行的开源深度学习模型，用于生成高质量的图像。由于它的强大功能和开放访问性，很多开发者和爱好者希望能够在本地环境中部署和使用它。以下是一个基本的本地部署教程，帮助你开始使用 Stable Diffusion。

准备工作

系统要求：确保你的计算机满足运行 Stable Diffusion 的最低配置要求，特别是具有足够的GPU资源（NVIDIA GPU建议，因为需要CUDA支持）。
安装 Python：Stable Diffusion 需要 Python 环境。请安装 Python 3.7 或更高版本，并确保 Python 和 pip 在你的系统路径中。
安装 Git：你需要 Git 来克隆 Stable Diffusion 的代码仓库。

安装步骤

克隆 Stable Diffusion 仓库：

在命令行中运行以下命令来克隆 Stable Diffusion 的官方仓库（以具体仓库地址为准，此处以示例地址表示）：

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

创建 Python 虚拟环境：

为了避免依赖冲突，建议在 Python 虚拟环境中安装和运行 Stable Diffusion：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用 venvScriptsactivate

安装依赖：

Stable Diffusion 的仓库中通常会包含一个 requirements.txt 文件，列出了所有必需的 Python 依赖。使用 pip 安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

安装 PyTorch 和 CUDA：

Stable Diffusion 需要 PyTorch 和 CUDA。根据你的系统配置和 NVIDIA GPU，从 PyTorch 官网获取安装命令。例如：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

请根据你的 CUDA 版本选择合适的安装命令。

下载模型权重：

访问 Stable Diffusion 的官方发布页面或 README 文件以获取模型权重文件的下载链接。下载权重文件，并将其保存到合适的目录下。

运行模型：

根据 Stable Diffusion 仓库中的指南运行模型。这可能涉及使用 Python 脚本和传递一些参数，比如模型权重文件的路径和你希望生成的图像的描述。

python scripts/run_model.py --model_path /path/to/model/weights.ckpt --prompt "A description of the image you want to generate"

注意事项

硬件要求：生成高质量图像对硬件有较高要求，特别是GPU。请确保你的硬件配置能够满足需求。
版权和合规性：使用 Stable Diffusion 生成的图像时，请注意遵守相关的版权和使用规定。
社区支持：如果在部署过程中遇到问题，可以查阅 Stable Diffusion 的官方文档，或在相关社区和论坛中寻求帮助。

通过以上步骤，你应该能够在本地环境中成功部署和运行 Stable Diffusion，开始生成自己的图像了。随着模型和相关技术的不断发展，相关步骤和要求可能会有所变化，请关注 Stable Diffusion 的官方仓库以获取最新信息。

文章来源于互联网:Stable Diffusion 本地部署教程

相关推荐: Stable Diffusion 用户指南-快速入门

读者对象本文档适用于以下人群：想学习AI 绘画，并作为自己生产力的人。想了解 Stable Diffusion 普通学生或工作者。今天正式入坑Stable Diffusion，可看文末扫码获取SD安装包及AI入门学习资料。背景信息 ▍****现阶段市面…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion本地部署教程

2024-07-21 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(15)

Stable Diffusion 是一个非常强大的图像生成模型，可以通过输入文本生成高质量的图像。本文将介绍如何在本地部署并使用 Stable Diffusion，具体步骤如下：

前提条件

在开始之前，确保你已经安装了以下软件和工具：

Python 3.7 及以上版本
CUDA 11.0 及以上版本（如果你有 NVIDIA GPU）
git
pip

步骤一：克隆项目仓库

首先，我们需要从 GitHub 上克隆 Stable Diffusion 项目仓库。


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

步骤二：创建并激活虚拟环境

为了避免依赖冲突，建议创建一个 Python 虚拟环境。


python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venvScriptsactivate  # Windows

步骤三：安装依赖

在激活虚拟环境后，安装项目所需的所有依赖。


pip install -r requirements.txt

步骤四：下载预训练模型

Stable Diffusion 需要预训练模型才能生成图像。你需要从官方网站或项目页面下载模型权重，并将其放置在项目的指定目录中。


# 假设模型文件为 model.ckpt
mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/
mv model.ckpt models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt

步骤五：运行图像生成脚本

我们可以使用提供的脚本来生成图像。以下是一个简单的示例，生成一张图像并保存到本地。


import torch
from pytorch_lightning import seed_everything
from omegaconf import OmegaConf
from ldm.util import instantiate_from_config
from ldm.models.diffusion.ddim import DDIMSampler

def load_model_from_config(config, ckpt):
    print(f"Loading model from {ckpt}")
    pl_sd = torch.load(ckpt, map_location="cpu")
    sd = pl_sd["state_dict"]
    model = instantiate_from_config(config.model)
    model.load_state_dict(sd, strict=False)
    return model

# 加载配置和模型
config = OmegaConf.load("configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml")
model = load_model_from_config(config, "models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt")

device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model.to(device)

# 设置生成参数
sampler = DDIMSampler(model)
seed_everything(42)
batch_size = 1
prompt = "a beautiful landscape"
data = [batch_size * [prompt]]

# 生成图像
with torch.no_grad():
    with model.ema_scope():
        uc = model.get_learned_conditioning(batch_size * [""])
        c = model.get_learned_conditioning(data[0])
        shape = [4, 64, 64]
        samples_ddim, _ = sampler.sample(S=50, conditioning=c, batch_size=batch_size, shape=shape, verbose=False)
        x_samples_ddim = model.decode_first_stage(samples_ddim)
        x_samples_ddim = torch.clamp((x_samples_ddim + 1.0) / 2.0, min=0.0, max=1.0)

# 保存生成的图像
from PIL import Image
import numpy as np

for i, sample in enumerate(x_samples_ddim):
    img = Image.fromarray((255. * sample.cpu().numpy().transpose(1, 2, 0)).astype(np.uint8))
    img.save(f"output_{i}.png")

将上述代码保存为 generate.py 文件，并运行：


python generate.py

步骤六：结果查看

运行脚本后，会在当前目录下生成一个名为 output_0.png 的图像文件。你可以打开并查看生成的图像。

总结

通过上述步骤，我们成功地在本地部署并运行了 Stable Diffusion。你可以根据需要调整生成参数或尝试不同的文本提示，以生成更多有趣的图像。

希望这篇教程对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。

文章来源于互联网:Stable Diffusion本地部署教程

相关推荐: Stable Diffusion的安装和问题解决（附安装包和大模型）

小时候比较喜欢画画，如今AI盛行，各种绘画工具层出不穷，网上也看了很多，stable diffusion（sd）和midjunery（mj）算是主流，国内的文心、天工、甚至抖音什么的，我也尝试过，但是总的来说，跟sd和mj相比真的不好用。后来我找了网上一些运营…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » Stable Diffusion本地部署教程

stable diffusion本地部署教程

2024-06-25 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(41)

Stable diffusion本地部署教程

前言

Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成模型，能够生成高质量的图像。由于其计算需求较高，需要强大的计算资源来运行。然而，使用云服务或远程服务器来部署Stable Diffusion可能会带来额外的成本和延迟。因此，本教程将指导您如何在本地部署Stable Diffusion，以便您可以在自己的计算机上运行该模型。

环境准备

在开始部署Stable Diffusion之前，您需要准备以下环境：

操作系统：Windows 10或Linux（推荐使用Linux）
GPU：NVIDIA GPU（推荐使用RTX 3070或更高版本）
CUDA：CUDA 11.3或更高版本
cuDNN：cuDNN 8.2.1或更高版本
Python：Python 3.8或更高版本
** PyTorch**：PyTorch 1.9.0或更高版本

安装依赖项

首先，您需要安装Stable Diffusion所需的依赖项：

PyTorch：使用pip安装PyTorch：

pip install torch torchvision

transformers：使用pip安装transformers：
pip install transformers

diffusers：使用pip安装diffusers：
pip install diffusers

accelerate：使用pip安装accelerate：
pip install accelerate

CUDA：安装CUDA Toolkit，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cuDNN：安装cuDNN，下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载模型

下载Stable Diffusion模型，下载地址：https://github.com/CompVis/stable-diffusion/releases

部署模型

创建一个新的Python文件，例如stable_diffusion.py，并添加以下代码：

import torch
from diffusers import StableDiffusion

#加载模型
model = StableDiffusion.from_pretrained("stable-diffusion-v1")

#设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

#设置输入参数
prompt = "a cat"
num_steps = 50
guidance_scale = 7.5

#生成图像
image = model(prompt, num_steps, guidance_scale)

#保存图像
image.save("output.png")

运行模型

使用Python运行stable_diffusion.py文件：

python stable_diffusion.py

这将生成一个名为output.png的图像文件。

优化性能

为了优化Stable Diffusion的性能，您可以尝试以下方法：

使用多个GPU：使用多个GPU可以加速模型的计算速度。
使用mixed precision：使用mixed precision可以减少模型的计算精度，从而加速计算速度。
使用模型并行：使用模型并行可以将模型拆分成多个部分，以便并行计算。

常见问题

模型无法加载：请检查模型文件是否正确下载和解压缩。
计算速度太慢：请检查您的GPU是否支持CUDA和cuDNN，并尝试使用多个GPU或mixed precision。
图像生成失败：请检查输入参数是否正确，并尝试调整num_steps和guidance_scale参数。

结语

本教程指导您如何在本地部署Stable Diffusion，以便您可以在自己的计算机上运行该模型。通过优化性能和解决常见问题，您可以生成高质量的图像。

文章来源于互联网:stable diffusion本地部署教程

相关推荐: [AI 绘画懒人包] 三分钟搞定Stable Diffusion！只需浏览器就能免費打造你的AI女神！(免显卡版) Midjourney做不到的完美！

通过网页如何使用stable diffusion这个AI绘图工具开启网页 https://colab.research.google.com 安装软件贴上stable diffusion指令 !pip install –upgrade fastapi==…

未经允许不得转载：5bei.cn大模型教程网 » stable diffusion本地部署教程

标签：ai github ps Stable Diffusion Toolkit