Stable Diffusion 使用教程

Stable Diffusion 使用教程

stable-diffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stabledif/stable-diffusion

1. 项目介绍

Stable Diffusion 是一个基于文本的条件 latent diffusion 模型，它可以将文本描述转换为高质量的图像。这个项目是由 deforum 组织开发，建立在之前的工作基础上，如 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 等。Stable Diffusion 使用 CLIP ViT-L/14 文本编码器来对模型进行条件化，并且其轻量级的设计使其能够在至少具有 10GB VRAM 的 GPU 上运行。

2. 项目快速启动

在开始使用 Stable Diffusion 之前，需要创建并激活一个适合的 conda 环境：

conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm

如果已经有一个 latent diffusion 环境，可以通过以下命令进行更新：

conda install pytorch torchvision -c pytorch
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
pip install -e .

启动 Stable Diffusion 的基本命令如下：

python scripts/txt2img.py --prompt "一个宇航员骑马的摄影作品" --plms

默认情况下，这个命令使用指导比例 --scale 7.5，Katherine Crowson 的 PLMS 采样器，并渲染 512x512 大小的图像，共进行 50 步。所有的支持参数可以通过以下命令查看：

python scripts/txt2img.py --help

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 艺术创作：使用 Stable Diffusion 生成独特的艺术作品，基于文本描述创建图像。
• 游戏开发：为游戏快速生成所需的场景或角色图像。
• 虚拟现实：在虚拟现实环境中创建逼真的纹理和场景。

最佳实践

• 数据准备：确保使用的数据集多样化，避免引入偏见。
• 安全检查：在生成图像后进行安全检查，减少不适当内容的输出。
• 水印添加：为生成的图像添加不可见水印，便于追踪和识别。

4. 典型生态项目

Stable Diffusion 作为开源项目，其生态系统中有许多相关的项目，例如：

• Diffusers：一个用于稳定扩散模型的库，提供更高级的采样方法和集成。
• Invisible Watermark：为生成的图像添加不可见水印的库，有助于保护版权。
• CLIP ViT：一种用于文本和图像处理的模型，常用于稳定扩散模型中的文本条件化。

以上就是 Stable Diffusion 的使用教程，希望对您有所帮助。

stable-diffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stabledif/stable-diffusion