本教程介绍了一种使用“整合包”在本地部署和安装Stable Diffusion WebUI的方法,无需深入了解计算机知识,对新手非常友好。要注意的是,安装时需要预留100G到200G的磁盘空间,并且对电脑的显卡要求较高。
有需要stable diffusion整合包以及提示词插件,可以扫描下方,免费获取
前言
本文介绍的工具是【绘世整合包】,由秋叶大佬开发,是目前市面上最简便的Stable Diffusion整合包之一。这个整合包跳过了大部分需要网络和Python知识的步骤,集成了过去几个月里AI绘画领域最核心的插件,如ControlNet,并且自带最新的深度学习模块。整合包能够与外部环境完全隔离,即便没有任何编程背景的人,也可以从零开始学习使用Stable Diffusion,并在几乎不需要进行额外设置的情况下,立即体验最新的技术成果。
什么是Stable Diffusion(SD)?
Stable Diffusion是于2022年发布的深度学习模型,用于将文本转换为图像。它是一种潜在扩散模型,由创业公司Stability AI与多个学术研究机构和非营利组织合作开发。目前,Stable Diffusion的源代码和模型已经开源,由AUTOMATIC1111在GitHub上维护,全球开发者正在共同推进其发展。虽然完整版对网络环境有一定要求,但国内开发者已经封装了多个本地化版本,极大地推动了其普及。
Stable Diffusion的一个重要特点是可以在本地离线运行,只需配备至少8GB显存的中档GPU即可。笔者建议显存最好为12GB以上。由于AI模型训练和生成的原理涉及软硬件结合的深度学习技术,因此通常需要使用NVIDIA显卡(如CUDA、CUDNN)以及Python相关的深度学习组件(如xformer、pytorch)。学习AI进阶知识时,经常需要掌握这些编程技术,这对新手来说可能会有一定难度。而使用绘世整合包,可以有效避免这些复杂操作,安装和使用更加简单明了。
SD的基本概念
- 大模型:是通过大量素材和SD基础模型(如SD1.5/SD1.4/SD2.1)进行深度学习后生成的,可以直接用于图像生成,决定了最终生成图像的大方向。大模型的文件格式通常为CKPT或SAFETENSORS。
- VAE:类似于滤镜的功能,它是对大模型的补充,能够稳定图像的色彩范围。通常也以CKPT或SAFETENSORS格式存在。
- LoRA:是一种模型插件,是基于某个大模型进行深度学习后生成的小模型。需要配合大模型使用,可以在一定范围内影响生成图像的风格,或者增加大模型中不存在的元素。如果LoRA基于SD基础模型进行训练,那么它在不同大模型之间切换时具有较好的通用性;但如果基于特定大模型进行训练,则在配合该大模型使用时可能会有更好的效果。
- ControlNet:这是一个强大的插件,使Stable Diffusion能够通过现有图像提取线条或景深信息,然后反向应用于图像处理,使生成效果更具指导性。
- Stable Diffusion Web-UI(SD-WEBUI):由开源社区的AUTOMATIC1111开发的基于Stability AI算法的开源软件,允许用户在浏览器中通过图形界面控制Stable Diffusion。
绘世整合包的优势
绘世整合包解决了使用WebUI时对网络和Python环境的高要求。它内置了与系统隔离的Python环境,并集成了Git工具,用户无需了解这些软件的使用方法即可运行程序。这样一来,大大降低了使用门槛,使更多的人能够轻松体验AI图像生成的乐趣。
一、Stable Diffusion
下载百度网盘下载链接在文末尾
二、Stable Diffusion 安装
我们可以先安装启动器的运行依赖,并解压包本体。
第一步:打开“启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe”来安装。
第二步:解压“sd-webui-aki
注意:当我们解压好启动器本体的时候,暂时还不要启动,先一起把模型安装了。
第三步:导入核心数据。
1、下载“推荐大模型”文件夹中的模型。大模型可以在https://www.liblib.art/下载
2、并把文件夹里的所有模型
放在这个目录下:\sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion
3、同时,还要下载ControlNet模型。
4、ControlNet模型文件夹里的所有内容,放在这个目录下:\sd-webui-aki-v4\models\ControlNet
5、最后,需要单独下载推荐LoRA。
6、这些LoRA是笔者为了方便小伙伴们取用改了名的,需要全部放在这个目录下:sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora
三、Stable Diffusion 使用教程开启软件运行。
解压并导入完毕上述数据之后,就可以点开启动器了。
1、在安装目录下往下拉,找到这个“A启动器.exe",双击。
2、再点击右下角的一键启动。
3、再让这个界面多跑一会儿。
4、就可以看到它自动在浏览器中打开了一个新的网页,就算是启动成功了。
注意:
有时候会出现警告错误或缺少模块,但是又不会影响正常运行。如果它没自动打开,可以手工去浏览器输入网址:http://127.0.0.1:7860
5、最终的效果。例如:输入一个关键词“一个美女”,点击“生成”,结果效果图如下:
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!