使用 JupyterLab 运行 Stable Diffusion 的 Docker 教程

使用 JupyterLab 运行 Stable Diffusion 的 Docker 教程

stable-diffusion-jupyterlab-docker Generate images with Stable Diffusion inside JupyterLab! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-jupyterlab-docker

1. 项目介绍

本项目是基于 Docker 的 JupyterLab 环境配置，用于在 JupyterLab 中运行 Stable Diffusion 模型。Stable Diffusion 是一种生成对抗网络（GAN），可以用于生成高质量的图像。本项目提供了文本到图像（text2image）、图像到图像（image2image）、图像修复（inpainting）等 notebook，以方便用户在 JupyterLab 环境中直接使用这些功能。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下软件：

• Docker
• Docker Compose
• Nvidia-Docker

此外，您需要登录 Hugging Face 并接受 Stable Diffusion 的使用许可，生成一个 Hugging Face 访问令牌。

克隆项目

打开终端，执行以下命令克隆本项目：

git clone https://github.com/pieroit/stable-diffusion-jupyterlab-docker.git

启动容器

进入项目目录，运行以下命令启动 Docker 容器：

cd stable-diffusion-jupyterlab-docker
docker-compose up

首次运行时，可能需要一些时间来设置环境。完成后，终端将显示一个链接，点击该链接将在浏览器中打开 JupyterLab。

运行 Notebook

在 JupyterLab 中，运行第一个 notebook 以下载 Stable Diffusion 模型并保存到磁盘。然后使用第二个 notebook 来加载模型并开始使用。

停止工作环境

使用完毕后，在终端中按 CTRL+C 停止运行，然后执行以下命令关闭 Docker 容器：

docker-compose down

3. 应用案例和最佳实践

文本到图像生成

使用 text2image notebook，您可以输入文本描述，模型将生成与描述匹配的图像。

图像到图像转换

通过 image2image notebook，您可以上传一张图片，模型会根据图片内容生成新的图像。

图像修复

inpainting notebook 允许您上传一张带有缺失部分的图片，模型将尝试修复缺失的部分。

4. 典型生态项目

目前，本项目支持与 Stable Diffusion 相关的多种用例，社区中也有许多扩展本项目功能的案例，例如：

• 使用不同的预训练模型进行图像生成
• 集成其他机器学习工具和库以增强功能
• 开发自动化工作流以简化图像生成过程

通过上述介绍和教程，您应该能够开始使用 JupyterLab 中的 Stable Diffusion 模型，并探索其丰富的应用可能性。

stable-diffusion-jupyterlab-docker Generate images with Stable Diffusion inside JupyterLab! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-jupyterlab-docker