【Stable Diffusion】Stable Diffusion免安装在线部署教程

一、开启Google Colab网址

官网:https://colab.research.google.com/

在这里插入图片描述
点击添加代码:
在这里插入图片描述

二、执行如下代码指令
!pip install --upgrade fastapi==0.90.1
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
!git clone https://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-images-browser
!curl -Lo chilloutmixni.safetensors https://huggingface.co/nolanaatama/chomni/resolve/main/chomni.safetensors
!curl -Lo ulzzang-6500.pt https://huggingface.co/nolanaatama/chomni/resolve/main/ulzzang-6500.pt
!mv "/content/chilloutmixni.safetensors" "/content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion"
!mv "/content/ulzzang-6500.pt" "/content/stable-diffusion-webui/embeddings"
%cd /content/stable-diffusion-webui
!COMMANDLINE_ARGS="--share --disable-safe-unpickle --skip-torch-cuda-test --no-half-vae --xformers --reinstall-xformers --enable-insecure-extension-access" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.py

点击执行按钮
在这里插入图片描述

会自动安装相关的套件、模型,然后等待运行完
在这里插入图片描述

注意:如果发生如下错误,该如何解决 RuntimeError:No CUDA GPUs are available
在这里插入图片描述

解决办法:
1、点击右上角点选硬件资源
在这里插入图片描述
2、打开后,只有两栏,没有GPU的资源 ,请点击下方更改运行时类型
在这里插入图片描述
3、选择硬件加速器GPU
在这里插入图片描述
4、点击保存
在这里插入图片描述
5、资源中即可显示出GPU RAM
在这里插入图片描述
6、重新运行,就能看到运行成功所提供的网址链接
在这里插入图片描述

三、进入Stable Diffusion的管理网页

点击网址后就能看见Stable Diffusion的管理界面
在这里插入图片描述

四、案例测试

在这里插入图片描述
算图参数(上面的框)

(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37), ultra-detailed,full body,1 girl, solo,beautiful detailed sky,detailed tokyo street,night,beautiful detailed eyes,beautiful detailed lips,professional lighting, photon mapping, radiosity, physically-based rendering,extremely detailed eyes and face, beautiful detailed eyes,light on face,cinematic lighting, short jacket,hoodie,school uniform,1girl,full body,full-body shot,see-through,looking at viewer,outdoors,((white hair)),

算图参数(下面的框)

EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,signature, watermark, username, blurry, bad feet,bad leg, duplicate, extra limb, ugly, disgusting, poorly drawn hands, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, malformed hands, blurry,mutated hands and fingers, EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,signature, watermark, username, blurry, bad feet,bad leg

调整其他参数,然后点击运行
在这里插入图片描述
等待计算完毕
在这里插入图片描述
最后效果:
在这里插入图片描述

五、其他在线使用

如果只是想玩玩,也可以去网站中直接使用:

Hugging Face:https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion 这个要稍微排队一下
在这里插入图片描述

DreamStudio:https://beta.dreamstudio.ai/dream 这个DreamStudio测试版需要注册,支持一些参数,但不用排队
在这里插入图片描述

Stable Diffusion是一款基于生成式人工智能技术的语言模型,它通常作为云端服务运行,用户可以直接通过API调用获取结果。如果你想将其本地部署,这通常是针对研究者或开发者需要大规模自定义应用的情况,涉及到深度学习模型的下载、配置服务器环境以及数据管理等多个步骤。 以下是大致的本地部署教程概述: 1. **下载模型**: 首先,你需要从Hugging Face Model Hub或其他官方渠道下载预训练的Stable Diffusion模型文件。这通常是一个大文件,可能需要高速网络。 2. **环境准备**: 安装必要的软件环境,如Python(推荐使用3.x版本)、PyTorch或TensorFlow等深度学习框架,并安装相关的依赖库。 3. **搭建服务器**: 如果要在服务器上部署,确保有足够的硬件资源,包括CPU、GPU(如果模型支持的话)和足够的内存。 4. **模型加载和配置**: 加载模型并配置适当的超参数,比如设置推理时的温度参数或最大长度。 5. **API开发**: 创建一个API服务,以便外部请求可以发送输入文本到模型进行处理,并返回生成的响应。 6. **安全性和隐私**: 考虑如何保护敏感信息,尤其是当处理用户的私密内容时,可能需要实施适当的数据加密措施。 7. **测试和优化**: 在本地环境中进行充分的测试,确保性能稳定,然后根据实际需求进行调整和优化。 由于Stable Diffusion涉及严格的版权和使用限制,直接本地部署可能会违反相关规定,因此请务必检查官方文档和许可条款,确保合规操作。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Cappuccino-jay

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值