Stabilna difuzija je prevzela svet generativne umetne inteligence in uporabnikom omogoča ustvarjanje zelo podrobnih in realističnih slik iz preprostih besedilnih pozivov.
Medtem ko obstajajo spletna orodja, kot sta DreamStudio in Hugging Face, ki omogočajo dostop do Stable Diffusion, ponuja lokalno izvajanje na vašem strežniku več prednosti.
Z gostovanjem Stable Diffusion na vašem strežniku pridobite večji nadzor nad parametri in prilagoditvami modela, kar zagotavlja, da so ustvarjene slike bolj usklajene z vašimi posebnimi zahtevami.
Poleg tega lokalno izvajanje modela odpravlja potrebo po zanašanju na storitve tretjih oseb, kar vam zagotavlja večjo zasebnost in suverenost podatkov. V tem članku vas bomo vodili skozi postopek nastavitve in izvajanja Stable Diffusion na vašem strežniku, kar vam bo omogočilo, da sprostite polni potencial tega zmogljivega generativnega orodja AI.
Ustvarite neverjetna spletna mesta
Z najboljšim brezplačnim graditeljem strani Elementor
Začni zdajDelovni proces modela stabilne difuzije
Stabilna difuzija spada v razred modelov globokega učenja, znanih kot difuzijski modeli. To so generativni modeli, kar pomeni, da so usposobljeni za ustvarjanje novih podatkov, podobnih tistim, ki so se jih naučili iz podatkov o usposabljanju.
Model se imenuje "difuzija" zaradi njegovih matematičnih podobnosti s fizičnim procesom difuzije. Deluje tako, da začne s čistim šumom (naključnimi slikovnimi pikami) in postopoma popravlja ta šum proti ciljni sliki v številnih korakih, voden s priloženim besedilnim pozivom.
Ključna novost Stabilne difuzije je, da gre za model latentne difuzije. Namesto da bi deloval neposredno na prostoru slikovnih pik, deluje v stisnjenem latentnem prostoru, ki se ga je naučil predhodni model kodirnika slike v latentno. Ta stisnjena predstavitev omogoča učinkovito učenje in ustvarjanje.
Na visoki ravni postopek deluje na naslednji način:
- Besedilni poziv je kodiran v vdelavo besedila z uporabo modela kodiranja, kot je CLIP.
- Naključni šum se vzorči v latentnem prostoru.
- Šum se postopoma popravi v smeri porazdelitve ciljne slike, ki je pogojena z vdelavo besedila skozi več korakov razprševanja.
- Končno se denoised latent prenese skozi dekoder, da se ustvari izhodna slika.
Ta iterativni postopek odstranjevanja šumov omogoča modelu ustvarjanje koherentnih slik, ki se zelo ujemajo z opisom vhodnega besedila. Usposabljanje uporablja napredne tehnike, kot je vodenje brez klasifikatorjev, za izboljšanje kakovosti poravnave slike in besedila.
Izvajanje stabilne difuzije na lokalnem strežniku
Uporaba Stable Diffusion v vašem računalniku vam omogoča, da preizkusite različne vnose besedila in ustvarite slike, ki bolje ustrezajo vašim potrebam. Poleg tega lahko prilagodite model z uporabo lastnih podatkov, da izboljšate rezultate na podlagi svojih vnosov.
Opomba: GPE je potreben za izvajanje stabilne difuzije v vašem računalniku.
Namestitev Python & Git
Za zagon Stable Diffusion morate imeti v računalniku Python 3.10.6. Namestite ga lahko z uradne spletne strani Python .
Če želite potrditi, da je bila namestitev uspešna, odprite ukazni poziv, vnesite ' python ' in pritisnite enter. To bi moralo prikazati različico Pythona, ki ste jo namestili.
Ne pozabite, da je to edina različica, s katero bi morali napredovati.
Nato namestite sistem za upravljanje repozitorija kod - Git .
Račun GitHub in Hugging Face
GitHub je kraj, kjer razvijalci shranjujejo svojo kodo in sodelujejo pri programskih projektih. Uporabljajo ga za spremljanje sprememb in sodelovanje z drugimi.
Na drugi strani je Hugging Face skupnost, ki se osredotoča na AI in spodbuja ljudi, da prispevajo k odprtokodnim projektom. Je kot osrednje središče za različne modele, kot so tisti za obdelavo naravnega jezika in računalniški vid. Če želite prenesti najnovejšo različico Stable Diffusion, boste morali ustvariti račun, vendar bomo to obravnavali pozneje.
Stable Diffusion Web-UI Kloniranje
Ta korak je ključen, vendar lahko postane nekoliko zapleten. Vse kar moramo storiti je, da prenesemo osnovno nastavitev stabilne difuzijske namestitve na naš računalnik. Koristno je ustvariti mapo (kot je "stable-diffusion-demo-project") za prenos repozitorija, vendar to ni obvezno.
Za dokončanje tega koraka potrebujete Git bash. Preprosto pojdite v mapo, v katero želite klonirati stabilen spletni uporabniški vmesnik difuzije, tako da uporabite naslednji ukaz:
cd path/to/folder Nato morate zagnati spodnji ukaz -
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitČe je šlo vse v redu, boste videli mapo z imenom stable-diffusion-webui.
Prenos stabilnega difuzijskega modela
Najprej se prijavite v svoj račun Hugging Face. Nato pridobite model Stable Diffusion tako, da ga prenesete . Morda bo trajalo nekaj minut, ker gre za veliko datoteko.
Ko je prenesen, pojdite v mapo 'models' v mapi spletnega vmesnika stable diffusion. V njej boste našli mapo z imenom 'stable-diffusion' z besedilno datoteko z imenom 'Put Stable Diffusion Checkpoints here.'
Zdaj preprosto premaknite model Stable Diffusion, ki ste ga prenesli, v to mapo.
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionNastavitev spletnega uporabniškega vmesnika
Nato morate nastaviti orodja, potrebna za stabilno difuzijo. To lahko traja približno 10 minut.
cd path/to/stable-diffusion-webuiOdprite ukazni poziv in pojdite v mapo stable-diffusion-webui tako, da vnesete določen ukaz.
webui-user.batKo ste tam, zaženite drug ukaz, da ustvarite virtualno okolje in namestite vse, kar je potrebno za postopek.
Začnite uporabljati stabilno difuzijo
Ko namestite vse potrebne stvari, boste v ukaznem oknu videli spletni naslov, kot je "http://127.0.0.1:7860". Samo kopirajte in prilepite to v naslovno vrstico spletnega brskalnika, da začnete uporabljati spletni vmesnik Stable Diffusion.
Zaključek
Izvajanje Stable Diffusion na vašem lastnem strežniku odklene njegov pravi potencial, kar vam omogoča popoln nadzor nad prilagoditvami in finimi nastavitvami.
Z lokalno namestitvijo lahko model prilagodite svojim edinstvenim potrebam, eksperimentirate z različnimi pozivi in tehnikami ter premikate meje generativne umetne inteligence.
Ker se ta tehnologija hitro razvija, vas Stable Diffusion lokalno postavlja v ospredje, kar vam daje moč za ustvarjanje, inovacije in oblikovanje prihodnosti vizualne generacije. Sprejmite možnosti odgovorno in pustite svoji domišljiji poleti v tem fascinantnem kraljestvu.
