零基础快速搭建Stable Diffusion(Mac版),小白也能学会!

本文简介

实际操作步骤:

  1. 安装 Homebrew
  2. 安装 Python 和其他依赖库
  3. 安装 Stable Diffusion WebUI
  4. 下载和配置 Stable Diffusion 基础模型

要想用 Stable Diffusion 生成图片,你的苹果电脑配置不能太低,建议 M1 以上的电脑。内存越大越好,硬盘至少预留10G。

实操

1、安装 Homebrew

Homebrew 可以方便管理 macOS 各种软件包的工具。在国内可以用以下命令安装。

打开终端,输入以下命令:

/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"

我装的是“中科大下载源”。

装完后,可以通过以下命令查看 brew 版本。如果能返回版本号证明安装成功。

brew -v

2、安装 Python 和其他依赖库

苹果电脑通常自带 python 2 这个版本,但要运行 Stable Diffusion 至少要 3.10 版本以上。

可以用以下命令安装 Python 3.10 和其他依赖库。

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

3、安装 Stable Diffusion WebUI

Stable Diffusion WebUI 仓库地址:文末领取!

Stable Diffusion WebUI 仓库克隆到本地。

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

4、下载和配置 Stable Diffusion 基础模型

基础模型下载地址:文末领取!

这里分 绘画版 v1-5-pruned-emaonly.ckpt训练版 v1-5-pruned.ckpt,绘画版仅用于绘画。训练版除了能绘画之外还可以以此模型为基础训练自己的模型。

根据自己的需求下载即可。

01.png

将下载好的 .ckpt 文件放到 models/Stable-diffusion 目录下。

02.png

5、运行 Stable Diffusion WebUI

打开终端,进入刚刚克隆下来的 Stable Diffusion WebUI 项目,运行以下命令即可。

./webui.sh

03.png


写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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### Stable Diffusion 入门教程与新手指南 #### 什么是 Stable DiffusionStable Diffusion 是一种基于深度学习的图像生成模型,能够通过文本提示(Prompt)生成高质量的艺术作品或照片级逼真的图片。它最初在 Discord 社区进行了小范围测试,并于2022年8月22日将其代码、模型以及权重参数完全开源至 Hugging Face 的 GitHub 页面上[^1]。 #### 如何获取资源? 对于初学者来说,可以从官方或其他可信平台下载所需的学习材料和技术文档。例如,在 优快云 中有专门整理的一套《StableDiffusion 安装包 & AI 绘画入门学习资料》,这些可以帮助快速搭建环境并熟悉操作流程[^2]。 #### 使用方法概述 为了更好地利用该工具创作理想中的画面效果,可以通过自然语言处理技术如 GPT 或百度文心一言来辅助构建精准有效的 Prompt 描述语句;如果初次尝试未能达到预期目标,则可进一步调整优化直至满意为止[^3]。 #### 应用场景介绍 此款软件不仅限于简单的图形绘制功能,更能在实际项目开发过程中发挥重要作用——比如解决某些特定领域内的视觉设计难题等【^4】。 以下是 Python 脚本的一个简单例子用于调用 API 接口实现自动化生产过程: ```python import requests def generate_image(prompt, api_key): url = 'https://your-stablediffusion-api-endpoint.com/generate' headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'} data = {"prompt": prompt} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) if response.status_code == 200: image_url = response.json().get('image_url') return image_url else: raise Exception(f'Request failed with status code {response.status_code}') if __name__ == '__main__': user_prompt = input("Enter your desired scene description:") YOUR_API_KEY = '<Your Personal Access Token>' try: generated_img_link = generate_image(user_prompt,YOUR_API_KEY ) print(f"Generated Image Link:{generated_img_link}") except Exception as e: print(e) ```
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