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【AI教程】Stable Diffusion导论/安装教程【20230416附带秋叶包】秋叶stable diffusion

来源:秋叶stable diffusion 浏览:788次 时间:2023-05-24
简介:【AI教程】Stable Diffusion导论/安装教程【20230416附带秋叶包】秋叶stable diffusion

【AI教程】Stable Diffusion导论/安装教程【20230416附带秋叶包】秋叶stable diffusion

前言

本文使用软件为Bilibili社区核心贡献者秋叶大佬发布的【绘世整合包】,为目前市面上几乎是最容易使用的整合包,跳过了绝大多数对网络、Python的前置知识要求,为AI绘画的普及作出了不可磨灭的贡献。2023年4月16日,启动器整合包【绘世】发布,整合了过往几个月中AI绘画需求集中爆发的时期中最核心的需求如ControlNet插件,自带了最新的深度学习轮子,且能够完全和外部环境隔离开。这让完全没有编程知识的人也能够从0开始学习使用Stable Diffusion,并且在几乎0调整的前提下就可以享受最新最核心的技术。

可以说,从这一天开始,AI绘画,尤其是SD的普及,又得到了更进一步的推动。

本文将基于最新的秋叶整合包,结合笔者整合的资源,为大家介绍最基础的概念和安装方式。

Stable Diffusion(SD)是什么

Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型,它是一种潜在扩散模型,它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源,在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目,正在由全世界的开发者共同维护。由于完整版对网络有一些众所周知的需求,国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。开源社区为SD的普及做出了难以磨灭的贡献。

SD最大的特征,就是由于其开源的特性,可以在电脑本地上离线运行。可以在大多数配备至少8GB显存的适度GPU的消费级硬件上运行。笔者推荐显存线是12G。

由于AI训练和产出的本质是软硬件结合了的深度学习原理,因此常常会用到英伟达公司的显卡,以及相关的诸如CUDA、CUDNN,乃至python相关的深度学习组件如xformer、pytorch等,学习AI想要进阶的话非常容易碰到这些需要大量额外学习编程知识的内容,所以非常容易让小伙伴们感到困难。
本文以及秋叶包都不会涉及到这些内容,会比原版相对来说容易理解,也容易部署得多得多得多

SD基本概念

大模型:用素材+SD低模(如SD1.5/SD1.4/SD2.1),深度学习之后炼制出的大模型,可以直接用来生图。大模型决定了最终出图的大方向,可以说是一切的底料。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。

VAE:类似滤镜,是对大模型的补充,稳定画面的色彩范围。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。

LoRA:模型插件,是在基于某个大模型的基础上,深度学习之后炼制出的小模型。需要搭配大模型使用,可以在中小范围内影响出图的风格,或是增加大模型所没有的东西。炼制的时候如果基于SD底模,在不同大模型之间更换使用时的通用性会较好。但如果基于特定的大模型,可能会在和该大模型配合时得到针对性的极佳效果。

ControlNet:神级插件,让SD有了眼睛,能够基于现有图片得到诸如线条或景深的信息,再反推用于处理图片。

Stable Diffusion Web-UI(SD-WEBUI):开源大神AUTOMATIC1111基于Stability AI算法制作的开源软件,能够展开浏览器,用图形界面操控SD。

秋叶包:中国大神秋叶开发的整合包。由于WEBUI本身基于GitHub的特性,绝大多数时候的部署都需要极高的网络需求,以及Python环境的需求。使用秋叶整合包,内置了和电脑本身系统隔离的Python环境,以及内置了Git,不需要了解这两个软件就可以运行。可以几乎忽视这样的门槛,让更多人能够享受AI出图。


软件部署

软件下载

可以在Bilibili送上一键三连,直接按照下列链接视频的教程下载

https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA


百度盘:https://pan.baidu.com/s/1_ibEk2OpKHxmEg4AnFOpSA 什么?关注了也没有?那你看完简介再说 ====================================================== 本整合包基于开源软件Stable Diffusion Webui制作,仅供学习AIGC相关技术。 任何使用整合包以及启动器,生成相关图片造成的后果以及责任都将由使用者承担。 ====================================================== 开玩笑的 现在不搞这些关注私信提取码了 提取码 b145 拿了资源就给个关注吧,绝对是最良心的整合包 拿了不会用?肯定还得回来看我的教程 快速开始使用 → https://www.bilibili.com/read/cv22661198 新手最全教程 → https://www.bilibili.com/read/cv22159609 4月模型推荐 → https://www.bilibili.com/video/BV1em4y1z7Dg 模型安装使用百科 → https://www.bilibili.com/read/cv21362202

或是也可以跟随本文笔者整合的其他资源来下载。

https://pan.baidu.com/s/1EcmHFTiJ5-yw3ztOElOtBw?pwd=L461


我们可以先安装启动器的运行依赖,并解压秋叶包本体。



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

导入核心数据

下载推荐大模型文件夹中的模型,

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


同时,还要下载ControlNet模型,

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


最后,需要单独下载LoRA

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

当大家上手之后就可以参考这一篇文章,并在【大量模型·LoRA】文件夹中寻找自己想要的LoRA了。

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。

在安装目录下往下拉,找到这个启动器,双击。


再点击右下角的一键启动。

再让这个界面跑一会儿

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。


更多模型和LoRA介绍在这里:

硬件科普在这里:


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