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Stable Diffusion是一个AI 绘图软件 #xff08;开源模型#xff09;#xff0c;可本地部署#xff0c;可切换多种模型#xff0c;且新的模型和开源库每天都在更新发布#xff0c;最重要的是免费#xff0c;没有绘图次数限制。
Stable Diffusion 的 …引言
Stable Diffusion是一个AI 绘图软件 开源模型可本地部署可切换多种模型且新的模型和开源库每天都在更新发布最重要的是免费没有绘图次数限制。
Stable Diffusion 的 Web 界面使用 Gradio 库实现。
特征
Detailed feature showcase with images:
原始 txt2img 和 img2img 模式一键安装并运行脚本但您仍然必须安装 python 和 git外画修复彩色素描提示矩阵稳定扩散高档注意指定模型应更加注意的文本部分 穿A的男人-会更加注意燕尾服((tuxedo))A Man in a - 替代语法(tuxedo:1.21)选择文本并按 或如果您使用的是 MacOS则按 或 或自动调整对所选文本匿名用户提供的代码的关注CtrlUpCtrlDownCommandUpCommandDown环回多次运行 img2img 处理X/Y/Z 图一种绘制具有不同参数的图像的 3 维图的方法文本反转 拥有任意数量的嵌入并使用您喜欢的任何名称使用多个嵌入每个令牌具有不同数量的向量适用于半精度浮点数8GB 上的火车嵌入也有 6GB 工作的报告“附加功能”选项卡其中包含 GFPGAN修复人脸的神经网络CodeFormer作为GFPGAN替代品的人脸修复工具RealESRGAN神经网络升频器ESRGAN具有许多第三方模型的神经网络升频器SwinIR 和 Swin2SR见此处神经网络升频器LDSR 潜伏扩散超分辨率升频调整宽高比选项的大小取样方法选择 调整采样器 eta 值噪声倍增器更高级的噪音设置选项随时中断处理支持 4GB 显卡也有 2GB 工作的报告批次的正确种子实时提示令牌长度验证生成参数 用于生成图像的参数将与该图像一起保存在 PNG 块中用于 PNG在 EXIF 中用于 JPEG可以将图像拖拽到PNG信息选项卡以恢复生成参数并自动复制到UI中可以在设置中禁用将图像/文本参数拖放到提示框读取生成参数按钮将提示框中的参数加载到 UI“设置”页面从 UI 运行任意 python 代码必须运行才能启用--allow-code大多数 UI 元素的鼠标悬停提示可以通过文本配置更改 UI 元素的默认值/混合值/最大值/步长值平铺支持一个复选框用于创建可以像纹理一样平铺的图像进度条和实时图像生成预览 可以使用单独的神经网络来生成预览几乎不需要 VRAM也不需要计算否定提示一个额外的文本字段允许您列出您不想在生成的图像中看到的内容样式一种保存部分提示并稍后通过下拉列表轻松应用它们的方法变体一种生成相同图像但差异微小的方法种子调整大小一种生成相同图像但分辨率略有不同的方法CLIP询问器一个试图从图像中猜测提示的按钮提示编辑一种改变提示中代的方法比如说开始做一个西瓜中途切换到动漫女孩批处理使用img2img处理一组文件Img2img 替代反向欧拉交叉注意力控制法Highres Fix一个方便的选择只需单击一下即可生成高分辨率图片而不会出现常见的失真动态重新加载检查点检查点合并一个选项卡允许您将最多 3 个检查点合并为一个具有许多来自社区的扩展的自定义脚本Composable-Diffusion一种同时使用多个提示的方法 使用大写字母分隔提示AND还支持提示的权重a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2.2提示没有令牌限制原始稳定扩散允许您使用多达 75 个令牌DeepDanbooru 集成为动漫提示创建 danbooru 样式标签xformers选择卡的主要速度提升添加到命令行参数--xformers通过扩展历史选项卡在UI中方便地查看定向和删除图像“永久生成”选项“培训”选项卡 超网络和嵌入选项预处理图像裁剪、镜像、使用 BLIP 或 deepdanbooru 自动标记用于动漫剪辑跳过超网络Loras与超网络相同但更漂亮一个单独的 UI您可以在其中选择预览哪些嵌入、超网络或 Loras 添加到您的提示中可以从设置屏幕选择加载不同的VAE进度条中的预计完成时间应用程序接口支持RunwayML的专用修复模型via extension美学渐变一种通过使用剪辑图像嵌入生成具有特定美学的图像的方法实现 https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients)Stable Diffusion 2.0 支持 - 有关说明请参阅 wikiAlt-Diffusion 支持 - 有关说明请参阅 wiki现在没有任何不好的字母以安全张量格式加载检查点放宽分辨率限制生成的图像尺寸必须是 8 的倍数而不是 64现在有了许可证从设置屏幕对 UI 中的元素重新排序Segmind Stable Diffusion 支持
安装和运行
确保满足所需的依赖项并按照以下说明进行操作
NVidia推荐AMD公司GPU。Intel CPU、Intel GPU集成和独立外部 wiki 页面
或者使用在线服务如 Google Colab
在线服务列表 使用发布包在 Windows 10/11 上使用 NVidia-GPU 进行安装 从 v1.0.0-pre 下载并解压其内容。sd.webui.zip跑。update.bat跑。run.bat 有关详细信息请参阅在 NVidia-GPU 上安装和运行 在 Windows 上自动安装 安装 Python 3.10.6较新版本的 Python 不支持 torch选中“将 Python 添加到 PATH”。安装 git。下载 stable-diffusion-webui 存储库例如通过运行 .git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git以普通、非管理员、用户身份从 Windows 资源管理器运行。webui-user.bat 在 Linux 上自动安装 安装依赖项 # Debian-based:
sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
# Red Hat-based:
sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx
# openSUSE-based:
sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd
# Arch-based:
sudo pacman -S wget git python3 导航到要安装 webui 的目录然后执行以下命令 wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh 运行webui.sh检查选项。webui-user.sh
安装在 Apple 芯片上
Mac 用户请提供反馈说明这些说明是否适合您以及是否有任何不清楚的地方或者您仍然遇到此处当前未提及的安装问题。 重要提示 目前Web UI中的大多数功能都可以在macOS上正常工作最值得注意的例外是CLIP询问器和训练。虽然训练似乎确实有效但它非常慢并且消耗了过多的内存。可以使用 CLIP 询问器但它无法与 macOS 使用的 GPU 加速一起正常工作因此默认配置将完全通过 CPU 运行它速度很慢。
众所周知大多数采样器都可以工作唯一的例外是使用 Stable Diffusion 2.0 模型时的 PLMS 采样器。在 macOS 上使用 GPU 加速生成的图像通常应与具有相同设置和种子的 CPU 上生成的图像匹配或几乎匹配。 自动安装 新安装 如果未安装 Homebrew请按照 https://brew.sh 中的说明进行安装。保持终端窗口打开状态然后按照“后续步骤”下的说明将 Homebrew 添加到您的 PATH 中。打开新的终端窗口并运行brew install cmake protobuf rust python3.10 git wget通过运行克隆 Web UI 存储库git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui将要使用的 Stable Diffusion 模型/检查点放入 。如果您没有请参阅下面的下载稳定扩散模型。stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusioncd stable-diffusion-webui然后运行 Web UI。将使用 venv 创建和激活 Python 虚拟环境并自动下载和安装任何剩余的缺失依赖项。./webui.sh若要稍后重新启动 Web UI 进程请再次运行。请注意它不会自动更新 Web UI;若要更新请在运行之前运行。./webui.shgit pull./webui.sh 现有安装 如果您有使用 创建的 Web UI 的现有安装请从文件夹中删除该文件和文件夹。然后运行以更新 Web UI然后运行它。setup_mac.shrun_webui_mac.shrepositoriesstable-diffusion-webuigit pull./webui.sh 下载稳定扩散模型 如果您没有任何模型可以使用可以从 Hugging Face 下载 Stable Diffusion 模型。要下载请单击模型然后单击标题。查找带有“.ckpt”或“.safetensors”扩展名的文件然后单击文件大小右侧的向下箭头进行下载。Files and versions
一些流行的官方 Stable Diffusion 模型是
稳定扩散 1.4 sd-v1-4.ckpt)稳定扩散 1.5 v1-5-pruned-emaonly.ckpt)稳定扩散 1.5 修复 sd-v1-5-inpainting.ckpt)
Stable Diffusion 2.0 和 2.1 需要模型和配置文件生成图像时需要将图像宽度和高度设置为 768 或更高
稳定扩散 2.0 768-v-ema.ckpt)稳定扩散 2.1 v2-1_768-ema-pruned.ckpt)
对于配置文件按住键盘上的选项键并单击此处下载它可以下载为。在 Finder 中选择该文件然后转到菜单并选择。在出现的窗口中选择文件名并将其更改为模型的文件名但文件扩展名而不是 按键盘上的回车键如果出现提示请确认更改文件扩展名并将其放在与模型相同的文件夹中例如如果您下载了模型请将其重命名为并将其与模型一起放入。v2-inference-v.yamlv2-inference-v.yaml.ymlFileGet Info.yaml.ckpt768-v-ema.ckpt768-v-ema.yamlstable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
此外还提供 Stable Diffusion 2.0 深度模型 512-depth-ema.ckpt。通过按住键盘上的选项并单击此处下载配置文件然后以与上述相同的方式使用扩展名重命名它并将其与模型一起放入。请注意此模型适用于宽度/高度为 512 或更高的图像尺寸而不是 768。v2-midas-inference.yaml.yamlstable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 故障 排除 Web UI 无法启动 如果在尝试启动 Web UI 时遇到错误请尝试从文件夹中删除 and 文件夹然后在再次运行之前更新 Web UI。./webui.shrepositoriesvenvstable-diffusion-webuigit pull./webui.sh 性能不佳 目前macOS 上的 GPU 加速会占用大量内存。如果性能较差如果使用任何采样器生成 512x512 图像需要 20 个步骤超过一分钟
尝试从命令行选项即 开始看看是否有帮助。--opt-split-attention-v1./webui.sh --opt-split-attention-v1没有太大区别吗 打开位于 /Applications/Utilities 中的 Activity Monitor 应用程序并在“内存”选项卡下检查内存压力图。生成图像时内存压力以红色显示关闭 Web UI 进程然后添加命令行选项即 。--medvram./webui.sh --opt-split-attention-v1 --medvram该选项的性能仍然很差内存压力仍然很红 尝试即。--lowvram./webui.sh --opt-split-attention-v1 --lowvram使用任何采样器生成 512x512 图像仍然需要几分钟以上的时间其中包含 20 个步骤 您可能需要关闭 GPU 加速。 在 Xcode 中打开webui-user.sh更改为 .#export COMMANDLINE_ARGSexport COMMANDLINE_ARGS--skip-torch-cuda-test --no-half --use-cpu all
