5bei.cn大模型教程网Stable Diffusion CPU Only 使用与启动指南
stable-diffusion-cpuonly a fork that installs runs on pytorch cpu-only 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-cpuonly
1. 项目介绍
Stable Diffusion CPU Only 是一个基于文本到图像的生成模型，它能够在不依赖高端显卡的情况下，仅通过CPU运行。这个项目是 Stable Diffusion 模型的变体，允许用户在没有专业图形处理能力的情况下，体验大部分功能，如文本到图像（txt2img）、图像到图像（img2img）、图像升级（使用 Real-ESRGAN）以及通过 GFPGAN 改善面部细节。
2. 项目快速启动
以下是快速启动 Stable Diffusion CPU Only 的步骤：
安装依赖
确保安装以下依赖项：
- Anaconda（用于创建Python环境）
- Visual Studio Community Edition（仅限Windows用户，用于构建必要的文件）
- Git（用于下载代码仓库）
- Wget（用于下载模型文件）
Windows 用户
- 安装 Anaconda。
- 安装 Visual Studio Community Edition，并确保选择 “Desktop Development with C++”。
- 安装 Git 并将其添加到系统路径。
- 下载并安装 Wget，将其可执行文件放置在系统路径中。
Linux Mint 22.04 用户
运行以下命令安装 Git 和 Wget：
sudo apt-get -y install git wget build-essential
克隆代码仓库
git clone https://github.com/darkhemic/stable-diffusion-cpuonly.git
cd stable-diffusion-cpuonly
下载模型文件
安装和运行
Windows 用户
运行以下命令安装依赖：
.install_sdco.bat
启动项目：
.run_sdco.bat
Linux 用户
运行以下命令安装依赖：
bash -i install_sdco.sh
启动项目：
bash -i run_sdco.sh
3. 应用案例和最佳实践
- 文本到图像生成：使用 txt2img 功能，根据文本提示生成图像。
- 图像到图像转换：使用 img2img 功能，根据已有图像和新的文本提示生成新的图像。
- 图像升级：通过 Real-ESRGAN 插件升级图像分辨率。
- 面部细节优化：使用 GFPGAN 改善图像中的人脸细节。
4. 典型生态项目
Stable Diffusion CPU Only 可以与以下生态项目结合使用：
- Diffusers：一个用于稳定扩散模型的社区驱动的库。
- Stable Diffusion Web UI：一个提供图形用户界面的项目，使得与 Stable Diffusion 的交互更加直观。
通过这些项目，用户可以更轻松地集成和部署 Stable Diffusion CPU Only，从而实现更多创意和实际应用。
文章来源于互联网:Stable Diffusion CPU Only 使用与启动指南
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