Как запустить стабильную диффузию на вашем сервере

Stable Diffusion произвел фурор в мире генеративного ИИ, позволив пользователям создавать высокодетализированные и реалистичные изображения на основе простых текстовых подсказок.

Хотя существуют такие онлайн-инструменты, как DreamStudio и Hugging Face, которые обеспечивают доступ к Stable Diffusion, его локальный запуск на вашем собственном сервере дает несколько преимуществ.

Размещая Stable Diffusion на своем сервере, вы получаете больший контроль над параметрами и настройками модели, гарантируя, что сгенерированные изображения будут лучше соответствовать вашим конкретным требованиям.

Кроме того, запуск модели локально устраняет необходимость полагаться на сторонние сервисы, предоставляя вам повышенную конфиденциальность и суверенитет данных. В этой статье мы проведем вас через процесс настройки и запуска Stable Diffusion на вашем сервере, что позволит вам раскрыть весь потенциал этого мощного инструмента генеративного ИИ.

Создавайте потрясающие сайты

С лучшим бесплатным конструктором страниц Elementor

Начать сейчас

Рабочий процесс модели устойчивой диффузии

Stable Diffusion относится к классу моделей глубокого обучения, известных как модели диффузии. Это генеративные модели, то есть они обучены генерировать новые данные, похожие на те, которые они узнали из обучающих данных.

Модель называется «диффузией» из-за ее математического сходства с физическим процессом диффузии. Она работает, начиная с чистого шума (случайных пикселей) и постепенно корректируя этот шум в направлении целевого изображения на протяжении многих шагов, руководствуясь предоставленной текстовой подсказкой.

Ключевое новшество Stable Diffusion заключается в том, что это модель скрытой диффузии. Вместо того, чтобы работать непосредственно с пиксельным пространством, она работает в сжатом скрытом пространстве, изученном предыдущей моделью кодировщика изображения в скрытое. Это сжатое представление обеспечивает эффективное обучение и генерацию.

На высоком уровне процесс работает следующим образом:

1. Текстовая подсказка кодируется в текстовое вложение с использованием модели кодирования, такой как CLIP.
2. Случайный шум считывается в скрытом пространстве.
3. Шум постепенно корректируется в направлении целевого распределения изображения, обусловленного внедрением текста, посредством нескольких этапов диффузии.
4. Наконец, очищенный от шума скрытый сигнал передается через декодер для генерации выходного изображения.

Этот итеративный процесс шумоподавления позволяет модели генерировать связные изображения, близко соответствующие описанию входного текста. Обучение использует передовые методы, такие как руководство без классификатора, для улучшения качества выравнивания изображения и текста.

Запуск стабильной диффузии на локальном сервере

Использование Stable Diffusion на вашем компьютере позволяет вам пробовать различные текстовые входы и создавать изображения, которые лучше соответствуют вашим потребностям. Кроме того, вы можете настроить модель, используя собственные данные, чтобы улучшить результаты на основе ваших входов.

Примечание: для стабильной работы диффузии на вашем ПК требуется графический процессор.

Установка Python и Git

Для запуска Stable Diffusion на вашем компьютере должен быть установлен Python 3.10.6. Установить его можно с официального сайта Python .

Чтобы подтвердить, что установка прошла успешно, откройте командную строку, введите ' python ' и нажмите Enter. Это должно отобразить версию Python, которую вы установили.

Помните, что это единственная версия, с которой вам следует двигаться дальше.

Затем установите систему управления репозиторием кода - Git .

GitHub и аккаунт Hugging Face

GitHub — это место, где разработчики хранят свой код и работают вместе над программными проектами. Они используют его для отслеживания изменений и сотрудничества с другими.

С другой стороны, Hugging Face — это сообщество, сосредоточенное на ИИ и призывающее людей вносить вклад в проекты с открытым исходным кодом. Это своего рода центральный узел для различных моделей, например, для обработки естественного языка и компьютерного зрения. Чтобы загрузить последнюю версию Stable Diffusion, вам нужно будет создать учетную запись, но мы рассмотрим это позже.

Клонирование стабильного диффузионного веб-интерфейса

Этот шаг имеет решающее значение, но он может стать немного сложным. Все, что нам нужно сделать, это загрузить базовую настройку стабильной диффузионной установки на наш компьютер. Полезно создать папку (например, "stable-diffusion-demo-project") для загрузки репозитория, но это не обязательно.

Для выполнения этого шага вам понадобится Git bash. Просто перейдите в папку, в которую вы хотите клонировать стабильный диффузионный веб-интерфейс, используя следующую команду:

cd path/to/folder 

Затем вам следует выполнить команду, указанную ниже:

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

Если все прошло успешно, вы увидите папку с именем stable-diffusion-webui.

Загрузка модели стабильной диффузии

Сначала войдите в свою учетную запись Hugging Face. Затем получите модель Stable Diffusion, загрузив ее . Это может занять несколько минут, так как файл большой.

После загрузки перейдите в папку «models» в папке веб-интерфейса стабильной диффузии. Внутри вы найдете папку с именем «stable-diffusion» с текстовым файлом под названием «Put Stable Diffusion Checkpoints here».

Теперь просто переместите загруженную вами модель Stable Diffusion в эту папку.

stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

Настройка веб-интерфейса

Далее вам нужно настроить инструменты, необходимые для стабильной диффузии. Это может занять около 10 минут.

cd path/to/stable-diffusion-webui

Откройте командную строку и перейдите в папку stable-diffusion-webui, введя определенную команду.

webui-user.bat

Оказавшись там, выполните еще одну команду, чтобы создать виртуальную среду и установить все необходимое для процесса.

Начните использовать стабильную диффузию

После установки всего необходимого вы увидите веб-адрес типа "http://127.0.0.1:7860" в командном окне. Просто скопируйте и вставьте его в адресную строку вашего веб-браузера, чтобы начать использовать веб-интерфейс Stable Diffusion.

Подведение итогов

Запуск Stable Diffusion на вашем собственном сервере раскрывает его истинный потенциал, предоставляя вам полный контроль над настройками и тонкой настройкой.

Благодаря локальной установке вы сможете адаптировать модель к своим уникальным потребностям, экспериментировать с различными подсказками и методами, а также расширять границы генеративного ИИ.

Поскольку эта технология быстро развивается, наличие Stable Diffusion локально ставит вас на передовую, предоставляя вам возможность создавать, внедрять инновации и формировать будущее визуальной генерации. Используйте возможности ответственно и позвольте своему воображению парить в этой увлекательной сфере.