Stable Diffusion ha rivoluzionato il mondo dell'intelligenza artificiale generativa, consentendo agli utenti di generare immagini estremamente dettagliate e realistiche a partire da semplici prompt di testo.
Sebbene esistano strumenti online come DreamStudio e Hugging Face che forniscono l'accesso a Stable Diffusion, eseguirlo localmente sul proprio server offre diversi vantaggi.
Ospitando Stable Diffusion sul tuo server, ottieni un maggiore controllo sui parametri e sulle personalizzazioni del modello, garantendo che le immagini generate siano più in linea con i tuoi requisiti specifici.
Inoltre, l'esecuzione del modello in locale elimina la necessità di affidarsi a servizi di terze parti, offrendoti maggiore privacy e sovranità dei dati. In questo articolo, ti guideremo attraverso il processo di configurazione ed esecuzione di Stable Diffusion sul tuo server, consentendoti di sbloccare il pieno potenziale di questo potente strumento di intelligenza artificiale generativa.
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Parti oraProcesso di lavoro del modello di diffusione stabile
Stable Diffusion rientra nella classe dei modelli di deep learning noti come modelli di diffusione. Si tratta di modelli generativi, ovvero sono addestrati a generare nuovi dati simili a quelli appresi dai dati di training.
Il modello è chiamato "diffusione" per le sue somiglianze matematiche con il processo fisico di diffusione. Funziona partendo dal rumore puro (pixel casuali) e correggendo gradualmente quel rumore verso l'immagine di destinazione in molti passaggi, guidati dal prompt di testo fornito.
L'innovazione chiave di Stable Diffusion è che si tratta di un modello di diffusione latente. Invece di lavorare direttamente sullo spazio pixel, opera in uno spazio latente compresso appreso da un precedente modello di codifica immagine-latente. Questa rappresentazione compressa consente un apprendimento e una generazione efficienti.
Ad alto livello, il processo funziona come segue:
- Il prompt di testo viene codificato in un incorporamento di testo utilizzando un modello di codifica come CLIP.
- Il rumore casuale viene campionato nello spazio latente.
- Il rumore viene gradualmente corretto verso la distribuzione dell'immagine di destinazione condizionata dall'incorporamento del testo attraverso più passaggi di diffusione.
- Infine, la latente denoised viene passata attraverso un decodificatore per generare l'immagine in output.
Questo processo iterativo di denoising consente al modello di generare immagini coerenti che corrispondono strettamente alla descrizione del testo di input. L'addestramento utilizza tecniche avanzate come la guida senza classificatore per migliorare la qualità dell'allineamento immagine-testo.
Esecuzione di diffusione stabile sul server locale
Utilizzando Stable Diffusion sul tuo computer puoi provare diversi input di testo e creare immagini che si adattano meglio alle tue esigenze. Inoltre, puoi adattare il modello utilizzando i tuoi dati per migliorare i risultati in base ai tuoi input.
Nota: per eseguire la diffusione stabile sul tuo PC è necessaria una GPU.
Installazione Python e Git
Per eseguire Stable Diffusion, devi avere Python 3.10.6 sul tuo computer. Puoi installarlo dal sito Web ufficiale di Python .
Per confermare che l'installazione è riuscita, apri il prompt dei comandi, digita ' python ' e premi invio. Dovrebbe essere visualizzata la versione di Python installata.
Ricordati che questa è l'unica versione che dovresti seguire.
Quindi installa il sistema di gestione del repository del codice: Git .
GitHub e account Hugging Face
GitHub è un luogo in cui gli sviluppatori archiviano il loro codice e lavorano insieme su progetti software. Lo usano per tenere traccia delle modifiche e collaborare con altri.
D'altro canto, Hugging Face è una community focalizzata sull'intelligenza artificiale e incoraggia le persone a contribuire a progetti open source. È come un hub centrale per diversi modelli, come quelli per l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. Per scaricare l'ultima versione di Stable Diffusion, dovrai creare un account, ma ne parleremo più avanti.
Clonazione dell'interfaccia utente Web con diffusione stabile
Questo passaggio è cruciale, ma può diventare un po' complicato. Tutto ciò che dobbiamo fare è scaricare la configurazione di base dell'installazione stabile di diffusione sul nostro computer. È utile creare una cartella (come "stable-diffusion-demo-project") in cui scaricare il repository, ma non è obbligatorio.
Per completare questo passaggio, avrai bisogno di Git bash. Vai semplicemente alla cartella in cui vuoi clonare la web UI di diffusione stabile usando il seguente comando:
cd path/to/folder Quindi, dovresti eseguire il comando indicato di seguito:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitSe tutto è andato bene, vedrai una cartella denominata stable-diffusion-webui.
Scaricamento del modello di diffusione stabile
Per prima cosa, accedi al tuo account Hugging Face. Quindi, scarica un modello Stable Diffusion. Potrebbero volerci alcuni minuti perché è un file di grandi dimensioni.
Una volta scaricato, vai alla cartella 'models' nella cartella dell'interfaccia web di diffusione stabile. All'interno, troverai una cartella denominata 'stable-diffusion' con un file di testo denominato 'Put Stable Diffusion Checkpoints here'.
Ora non ti resta che spostare il modello Stable Diffusion che hai scaricato in questa cartella.
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionConfigurazione dell'interfaccia utente Web
Successivamente, devi impostare gli strumenti necessari per una diffusione stabile. Ciò potrebbe richiedere circa 10 minuti.
cd path/to/stable-diffusion-webuiApri il prompt dei comandi e vai alla cartella stable-diffusion-webui digitando un comando specifico.
webui-user.batUna volta lì, esegui un altro comando per creare un ambiente virtuale e installa tutto il necessario per il processo.
Inizia a usare la diffusione stabile
Una volta installato tutto il necessario, vedrai un indirizzo web come "http://127.0.0.1:7860" nella tua finestra di comando. Copialo e incollalo nella barra degli indirizzi del tuo browser web per iniziare a usare l'interfaccia web di Stable Diffusion.
Conclusione
L'esecuzione di Stable Diffusion sul tuo server ne sprigiona il vero potenziale, garantendoti il pieno controllo sulle personalizzazioni e sulle regolazioni.
Con un'installazione locale, puoi adattare il modello alle tue esigenze specifiche, sperimentare diversi prompt e tecniche e superare i confini dell'intelligenza artificiale generativa.
Poiché questa tecnologia si evolve rapidamente, avere Stable Diffusion a livello locale ti posiziona in prima linea, dandoti il potere di creare, innovare e plasmare il futuro della generazione visiva. Abbraccia le possibilità in modo responsabile e lascia che la tua immaginazione voli in questo affascinante regno.
