Stable Diffusion ha revolucionado el mundo de la IA generativa, permitiendo a los usuarios generar imágenes altamente detalladas y realistas a partir de indicaciones de texto simples.
Si bien existen herramientas en línea como DreamStudio y Hugging Face que brindan acceso a Stable Diffusion, ejecutarlo localmente en su propio servidor ofrece varias ventajas.
Al alojar Stable Diffusion en su servidor, obtiene un mayor control sobre los parámetros y personalizaciones del modelo, lo que garantiza que las imágenes generadas se alineen más de cerca con sus requisitos específicos.
Además, ejecutar el modelo localmente elimina la necesidad de depender de servicios de terceros, lo que le proporciona mayor privacidad y soberanía de los datos. En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de configuración y ejecución de Stable Diffusion en su servidor, lo que le permitirá aprovechar todo el potencial de esta poderosa herramienta de inteligencia artificial generativa.
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Empezar ahoraProceso de trabajo del modelo de difusión estable
La difusión estable pertenece a la clase de modelos de aprendizaje profundo conocidos como modelos de difusión. Estos son modelos generativos, lo que significa que están entrenados para generar nuevos datos similares a los que han aprendido a partir de los datos de entrenamiento.
El modelo se denomina "difusión" debido a sus similitudes matemáticas con el proceso físico de difusión. Funciona partiendo de ruido puro (píxeles aleatorios) y corrigiendo gradualmente ese ruido hacia la imagen de destino a lo largo de varios pasos, guiado por el mensaje de texto proporcionado.
La innovación clave de Stable Diffusion es que se trata de un modelo de difusión latente. En lugar de trabajar directamente en el espacio de píxeles, opera en un espacio latente comprimido aprendido por un modelo de codificador de imagen a latente previo. Esta representación comprimida permite un aprendizaje y una generación eficientes.
A alto nivel, el proceso funciona de la siguiente manera:
- El mensaje de texto se codifica en una incrustación de texto utilizando un modelo de codificación como CLIP.
- Se muestrea ruido aleatorio en el espacio latente.
- El ruido se corrige gradualmente hacia la distribución de la imagen de destino condicionada a la incrustación del texto a través de múltiples pasos de difusión.
- Finalmente, la luz latente eliminada de ruido pasa a través de un decodificador para generar la imagen de salida.
Este proceso iterativo de eliminación de ruido permite que el modelo genere imágenes coherentes que coincidan estrechamente con la descripción del texto de entrada. El entrenamiento utiliza técnicas avanzadas como la guía sin clasificador para mejorar la calidad de la alineación entre la imagen y el texto.
Ejecución de difusión estable en el servidor local
El uso de Stable Diffusion en su computadora le permite probar diferentes entradas de texto y crear imágenes que se adapten mejor a sus necesidades. Además, puede ajustar el modelo utilizando sus propios datos para mejorar los resultados en función de sus entradas.
Nota: Se requiere una GPU para ejecutar la difusión estable en su PC.
Instalación de Python y Git
Necesita tener Python 3.10.6 en su computadora para ejecutar Stable Diffusion. Puede instalarlo desde el sitio web oficial de Python .
Para confirmar que la instalación se realizó correctamente, abra el símbolo del sistema, escriba " python " y presione Enter. Esto debería mostrar la versión de Python que ha instalado.
Recuerda que esta es la única versión con la que debes seguir adelante.
A continuación, instale el sistema de gestión de repositorio de código: Git .
Cuenta de GitHub y Hugging Face
GitHub es un lugar donde los desarrolladores almacenan su código y trabajan juntos en proyectos de software. Lo utilizan para realizar un seguimiento de los cambios y colaborar con otros.
Por otro lado, Hugging Face es una comunidad centrada en la IA y alienta a las personas a contribuir a proyectos de código abierto. Es como un centro neurálgico para diferentes modelos, como los de procesamiento del lenguaje natural y visión artificial. Para descargar la última versión de Stable Diffusion, deberá crear una cuenta, pero hablaremos de eso más adelante.
Clonación de interfaz de usuario web de difusión estable
Este paso es crucial, pero puede resultar un poco complicado. Todo lo que tenemos que hacer es descargar la configuración básica de la instalación de difusión estable en nuestro equipo. Es útil crear una carpeta (como "stable-diffusion-demo-project") para descargar el repositorio, pero no es obligatorio.
Para completar este paso, necesitarás Git bash. Simplemente ve a la carpeta donde quieres clonar la interfaz web de difusión estable usando el siguiente comando:
cd path/to/folder Luego, debes ejecutar el comando que se indica a continuación:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitSi todo salió bien, verás una carpeta llamada stable-diffusion-webui.
Descargar el modelo de difusión estable
Primero, inicia sesión en tu cuenta de Hugging Face. Luego, descarga el modelo de difusión estable. Puede que tarde unos minutos porque es un archivo grande.
Una vez que se haya descargado, vaya a la carpeta "modelos" en la carpeta de la interfaz web de difusión estable. Dentro, encontrará una carpeta llamada "stable-diffusion" con un archivo de texto llamado "Coloque los puntos de control de difusión estable aquí".
Ahora, simplemente mueva el modelo de difusión estable que descargó a esta carpeta.
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionConfiguración de la interfaz de usuario web
A continuación, debes configurar las herramientas necesarias para una difusión estable. Esto puede llevar unos 10 minutos.
cd path/to/stable-diffusion-webuiAbra el símbolo del sistema y vaya a la carpeta stable-diffusion-webui escribiendo un comando específico.
webui-user.batUna vez que esté allí, ejecute otro comando para crear un entorno virtual e instalar todo lo necesario para el proceso.
Comience a utilizar la difusión estable
Una vez que hayas instalado todo lo necesario, verás una dirección web como "http://127.0.0.1:7860" en la ventana de comandos. Solo tienes que copiarla y pegarla en la barra de direcciones de tu navegador web para comenzar a usar la interfaz web de Stable Diffusion.
Terminando
Ejecutar Stable Diffusion en tu propio servidor desbloquea su verdadero potencial, otorgándote control total sobre las personalizaciones y los ajustes.
Con una instalación local, puede adaptar el modelo a sus necesidades específicas, experimentar con diferentes indicaciones y técnicas y ampliar los límites de la IA generativa.
A medida que esta tecnología evoluciona rápidamente, tener Stable Diffusion a nivel local lo posiciona a la vanguardia, lo que le permite crear, innovar y dar forma al futuro de la generación visual. Aproveche las posibilidades de manera responsable y deje volar su imaginación en este fascinante ámbito.
