【AI工具】-Stable Diffusion本地化部署教程

前言

自从Stable Diffusion在今年8月份开源以来，着实把AI绘图推向一个新的高潮，官网也同时发布了在线版本，大家可以去体验下。

**体验网址：**https://beta.dreamstudio.ai/dream

官网虽然说生图的速度很快，但每一次都需要消耗积分点，所以今天跟大家分享下，本地部署的方案，这样就没有数量的限制、不用排队、自由度也很高、可以随意修改配置、替换模型。

本地部署电脑的最低要求：

1、操作系统：Win10或者Win11，其他操作系统没测试过。

2、内存：16G及以上

3、显卡：最好是NVIDIA系列的，最低要求4G，当然了越高越好，不支持N卡1050以下的。

下面跟大家分享下具体的安装步骤，文中涉及的相关文件和教程放在文末，大家可以自行下载。

安装步骤

1、下载Stable diffusion WebUI

该项目是针对Stable diffusion的封装一个Web界面操作项目，这样方便我们调试prompt，及各种参数，可以提升生图的效率。

项目地址：https://github.com/Sygil-Dev/sygil-webui

2、下载模型

下载AI模型，用于生成图片的模型，该官网需要注册才能下载，大家自行注册下载就行，我这边下载的1.4版本的。此模型有4G，下载比较慢。

下载后把名字改为：model.ckpt，并放入文件夹stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1。

下载地址：https://huggingface.co

3、下载WebUI【可选】

下载地址：

https://github.com/hlky/stable-diffusion-webui/archive/refs/heads/master.zip

操作步骤：

1、将.py的脚步移动到stable-diffusion-main的Scripts文件夹下；

2、将webui.yaml移动到stable-diffusion-main/configs/webui文件夹下；

3、拷贝其他文件到stable-diffusion-main根目录，替换所有文件。

4、编辑environment.yaml

打开stable-diffusion-main根目录下的environment.yaml文件，并修改ldm为ldo，该名字是用于环境命令，大家可以自行修改。

5、下载Miniconda 3

到Miniconda官网下载并安装，记得选择所有用户。

下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

我这边下载的的版本是4.12.0版本。

6、下载面部修复模型与图片无损放大模型【可选】

a、下载面部修复模型，并放在以下文件夹下：

/src/gfpgan/experiments/pretrained_models/

下载地址：

https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth

b、下载图片无损模型，并发在以下文件夹下：

/src/realesrgan/experiments/pretrained_models

下载地址：

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth

7、修改Miniconda路径

打开webui.cmd文件，并修改cutom_conda_path路径，如果是默认安装在C盘的，可以不用修改。

8、运行webui.cmd

直接双击webui.cmd文件，首次打开需要安装相关的依赖文件，比较慢，大约等待20分钟就好，这个根据大家网络情况不同。

最后控制台出现http://localhost:7860，就代表成功，拷贝该地址直接在浏览器打开就行。

好了，今天就跟大家分享到这边，祝大家玩的开心，文中相关文件与教程我已经打包好！

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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。

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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。

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