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Mac用户的AI绘画福音!零基础玩转Stable Diffusion

前言:

还在为Windows独占Stable Diffusion而烦恼吗?Mac用户也能轻松玩转AI绘画!本教程专为Mac用户打造,从零开始,手把手教你安装、配置和使用Stable Diffusion。无需复杂代码,无需昂贵设备,只需跟随教程步骤,你就能在Mac上尽情挥洒创意,体验AI绘画的无限可能!快来开启你的AI艺术之旅吧!

这个下面是我生成的结果,可以先欣赏再开始。

安装

推荐准备一个稳定的🪜,最好是 US 的,速度会快很多,也会减少问题出现的概率。

  1. 先保证环境正常,安装python rust cmake 等等

shell

    brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget



    
         * 1
         * 2
         * 3
  1. 克隆webui应用代码

shell

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



    
         * 1
         * 2
         * 3
  1. 进入应用并启动该项目(重点)

shell

    # 进入项目
cd stable-diffusion-webui
# 开始运行
./webui.sh



    
         * 1
         * 2
         * 3
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         * 5
         * 6

如果正常启动,会自动打开
http://127.0.0.1:7860/ 地址,这个就是本地启动的webui,那你可以继续下一步了。

下载模型&使用模型

  1. civitai.com/ 站点上,选择一个你喜欢的 model,下载模型(US速度更快)。

  1. 下载完成之后,把这个模型复制stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录下,随后刷新即可。

  1. 在下载的模型上,找到喜欢的图片。然后通过一键复制。

在本地启动的 webui 中粘贴到 Prompt 输入框中,点击填充到各项配置中。

  1. 点击 Generate 就可以生成对应的图片了,参数可以自行调整。放几张图

注意事项(问题参考)

  1. 如果出现 Error Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

[解决方案-13003](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FAUTOMATIC1111%2Fstable-
diffusion-webui%2Fissues%2F13003 “https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-
diffusion-webui/issues/13003”) 由于开启代理导致的,通过下面--no-gradio-queue运行代码。

shell

    ./webui.sh --no-gradio-queue



    
         * 1
         * 2
         * 3

  1. 如果导入的模型,在生成的时候出现,下面的错误,是因为模型的内容配置太高,电脑配置不够,从而导致内存爆了。可以先把 Hires.fix关掉,重新生成即可,只是质量没那么高。

  1. 如果在启动项目的时候出现clone不下来,请换 🪜 为 US。重新运行即可。

写在最后

stable-diffusion 绝不止这么一点皮毛,还需要继续研究配置,本文也只解释了如何入门的
TextToImage,里面还可以配置多帧,随后做成视频。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

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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。

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