Stable Diffusion heeft de wereld van generatieve AI veroverd en stelt gebruikers in staat om zeer gedetailleerde en realistische afbeeldingen te genereren op basis van eenvoudige tekstprompts.
Er zijn online tools zoals DreamStudio en Hugging Face die toegang bieden tot Stable Diffusion, maar het lokaal op uw eigen server uitvoeren biedt verschillende voordelen.
Als u Stable Diffusion op uw server host, krijgt u meer controle over de parameters en aanpassingen van het model. Zo weet u zeker dat de gegenereerde afbeeldingen beter aansluiten bij uw specifieke vereisten.
Bovendien elimineert het lokaal uitvoeren van het model de noodzaak om te vertrouwen op services van derden, wat u meer privacy en datasoevereiniteit biedt. In dit artikel leiden we u door het proces van het instellen en uitvoeren van Stable Diffusion op uw server, zodat u het volledige potentieel van deze krachtige generatieve AI-tool kunt benutten.
Maak geweldige websites
Met de beste gratis paginabuilder Elementor
Begin nuWerkproces van stabiel diffusiemodel
Stable Diffusion valt onder de klasse van deep learning-modellen die bekend staan als diffusiemodellen. Dit zijn generatieve modellen, wat betekent dat ze zijn getraind om nieuwe data te genereren die vergelijkbaar zijn met wat ze hebben geleerd van de trainingsdata.
Het model wordt "diffusie" genoemd vanwege de wiskundige overeenkomsten met het fysieke proces van diffusie. Het werkt door te beginnen met pure ruis (willekeurige pixels) en die ruis geleidelijk te corrigeren richting de doelafbeelding in vele stappen, geleid door de gegeven tekstprompt.
De belangrijkste innovatie van Stable Diffusion is dat het een latent diffusiemodel is. In plaats van direct op pixelruimte te werken, werkt het in een gecomprimeerde latente ruimte die is geleerd door een eerder image-to-latent encodermodel. Deze gecomprimeerde representatie maakt efficiënt leren en genereren mogelijk.
Op een hoog niveau werkt het proces als volgt:
- De tekstprompt wordt gecodeerd in een tekst-embedding met behulp van een coderingsmodel zoals CLIP.
- Willekeurige ruis wordt in de latente ruimte bemonsterd.
- De ruis wordt geleidelijk gecorrigeerd in de richting van de beoogde beelddistributie, afhankelijk van de tekstinsluiting via meerdere diffusiestappen.
- Ten slotte wordt de ruisvrije latent door een decoder geleid om het uitvoerbeeld te genereren.
Dit iteratieve denoisingproces stelt het model in staat om coherente beelden te genereren die nauw aansluiten bij de invoertekstbeschrijving. De training maakt gebruik van geavanceerde technieken zoals classifier-vrije begeleiding om de kwaliteit van de uitlijning van beeld en tekst te verbeteren.
Stabiele diffusie uitvoeren op lokale server
Met Stable Diffusion op uw computer kunt u verschillende tekstinvoer uitproberen en afbeeldingen maken die beter bij uw behoeften passen. Bovendien kunt u het model aanpassen met uw eigen gegevens om de resultaten te verbeteren op basis van uw invoer.
Let op: Voor stabiele diffusie op uw pc is een GPU vereist.
Python & Git-installatie
Je hebt Python 3.10.6 op je computer nodig om Stable Diffusion te kunnen draaien. Je kunt het installeren vanaf de officiële Python website .
Om te bevestigen dat de installatie succesvol was, opent u de opdrachtprompt, typt u ' python ' en drukt u op enter. Dit zou de versie van Python moeten weergeven die u hebt geïnstalleerd.
Bedenk dat dit de enige versie is waarmee u verder moet gaan.
Installeer vervolgens het coderepositorybeheersysteem Git .
GitHub en Hugging Face-account
GitHub is een plek waar ontwikkelaars hun code opslaan en samenwerken aan softwareprojecten. Ze gebruiken het om wijzigingen bij te houden en samen te werken met anderen.
Aan de andere kant is Hugging Face een community die zich richt op AI en mensen aanmoedigt om bij te dragen aan open-sourceprojecten. Het is als een centrale hub voor verschillende modellen, zoals die voor natuurlijke taalverwerking en computer vision. Om de nieuwste versie van Stable Diffusion te downloaden, moet u een account aanmaken, maar dat bespreken we later.
Stabiele diffusie web-UI klonen
Deze stap is cruciaal, maar kan lastig worden. Het enige wat we hoeven te doen is de basisopstelling van de stabiele diffusie-installatie downloaden op onze computer. Het is handig om een map (zoals "stable-diffusion-demo-project") te maken om de repository in te downloaden, maar het is niet verplicht.
Om deze stap te voltooien, heb je Git bash nodig. Ga gewoon naar de map waar je de stabiele diffusie web UI wilt klonen door de volgende opdracht te gebruiken:
cd path/to/folder Voer vervolgens de onderstaande opdracht uit:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitAls alles goed is gegaan, ziet u een map met de naam stable-diffusion-webui.
Stabiel diffusiemodel downloaden
Log eerst in op je Hugging Face-account. Download vervolgens een Stable Diffusion-model. Het kan een paar minuten duren omdat het een groot bestand is.
Zodra het is gedownload, ga je naar de map 'modellen' in de stabiele diffusie webinterfacemap. Binnenin vind je een map met de naam 'stable-diffusion' met een tekstbestand genaamd 'Put Stable Diffusion Checkpoints here.'
Verplaats nu het gedownloade Stable Diffusion-model naar deze map.
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionWeb-UI-installatie
Vervolgens moet u de tools instellen die nodig zijn voor stabiele diffusie. Dit kan ongeveer 10 minuten duren.
cd path/to/stable-diffusion-webuiOpen de opdrachtprompt en ga naar de map stable-diffusion-webui door een specifieke opdracht te typen.
webui-user.batZodra u daar bent, voert u een andere opdracht uit om een virtuele omgeving te creëren en alles te installeren wat nodig is voor het proces.
Begin met het gebruik van stabiele diffusie
Zodra u alle benodigde dingen hebt geïnstalleerd, ziet u een webadres zoals "http://127.0.0.1:7860" in uw opdrachtvenster. Kopieer en plak dat gewoon in de adresbalk van uw webbrowser om de Stable Diffusion-webinterface te gebruiken.
Afronden
Door Stable Diffusion op uw eigen server te draaien, ontsluit u het volledige potentieel en krijgt u volledige controle over aanpassingen en fijnafstemming.
Met een lokale installatie kunt u het model aanpassen aan uw unieke behoeften, experimenteren met verschillende prompts en technieken en de grenzen van generatieve AI verleggen.
Terwijl deze technologie zich snel ontwikkelt, zorgt Stable Diffusion ervoor dat u lokaal voorop loopt en de toekomst van visuele generatie kunt creëren, innoveren en vormgeven. Omarm de mogelijkheden op verantwoorde wijze en laat uw verbeelding de vrije loop in dit fascinerende rijk.
