Stable Diffusion ได้เข้ามาสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับโลกของ AI เชิงสร้างสรรค์ โดยช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างภาพที่มีรายละเอียดสูงและสมจริงจากข้อความแจ้งเตือนธรรมดาๆ ได้
แม้ว่าจะมีเครื่องมือออนไลน์เช่น DreamStudio และ Hugging Face ที่ให้การเข้าถึง Stable Diffusion แต่การรันในเครื่องบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเองก็มีข้อดีหลายประการ
การโฮสต์ Stable Diffusion บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณทำให้คุณควบคุมพารามิเตอร์และการปรับแต่งของโมเดลได้ดียิ่งขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าภาพที่สร้างขึ้นจะสอดคล้องกับข้อกำหนดเฉพาะของคุณมากขึ้น
นอกจากนี้ การรันโมเดลในเครื่องยังช่วยขจัดความจำเป็นในการพึ่งพาบริการของบุคคลที่สาม ทำให้คุณเพิ่มความเป็นส่วนตัวและอธิปไตยของข้อมูลได้ ในบทความนี้ เราจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการตั้งค่าและรัน Stable Diffusion บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณ ช่วยให้คุณปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของเครื่องมือ AI สร้างสรรค์อันทรงพลังนี้ได้
สร้างเว็บไซต์ที่น่าทึ่ง
ด้วย Elementor ตัวสร้างหน้าฟรีที่ดีที่สุด
เริ่มเลยกระบวนการทำงานของแบบจำลองการแพร่กระจายแบบเสถียร
Stable Diffusion อยู่ในกลุ่มของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่าโมเดลการแพร่กระจาย ซึ่งเป็นโมเดลเชิงสร้างสรรค์ ซึ่งหมายความว่าโมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้สร้างข้อมูลใหม่ที่คล้ายคลึงกับข้อมูลที่เคยเรียนรู้จากข้อมูลฝึกอบรม
แบบจำลองนี้เรียกว่า "การแพร่กระจาย" เนื่องจากมีความคล้ายคลึงทางคณิตศาสตร์กับกระบวนการแพร่กระจายทางกายภาพ โดยแบบจำลองนี้ทำงานโดยเริ่มจากสัญญาณรบกวนล้วนๆ (พิกเซลแบบสุ่ม) จากนั้นจึงค่อยแก้ไขสัญญาณรบกวนดังกล่าวไปยังภาพเป้าหมายผ่านขั้นตอนต่างๆ มากมาย โดยได้รับคำแนะนำจากข้อความแจ้งที่ให้มา
นวัตกรรมสำคัญของ Stable Diffusion คือเป็นโมเดลการแพร่กระจายแฝง แทนที่จะทำงานโดยตรงในพื้นที่พิกเซล มันทำงานในพื้นที่แฝงที่ถูกบีบอัดซึ่งเรียนรู้จากโมเดลตัวเข้ารหัสภาพถึงแฝงก่อนหน้า การแสดงแบบบีบอัดนี้ช่วยให้เรียนรู้และสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในระดับสูง กระบวนการทำงานดังต่อไปนี้:
- ข้อความแจ้งเตือนจะถูกเข้ารหัสเป็นข้อความฝังโดยใช้โมเดลการเข้ารหัสเช่น CLIP
- การสุ่มตัวอย่างสัญญาณรบกวนแบบสุ่มในพื้นที่แฝง
- เสียงรบกวนจะได้รับการแก้ไขอย่างค่อยเป็นค่อยไปเพื่อให้ได้การกระจายภาพเป้าหมายตามเงื่อนไขของข้อความที่ฝังไว้ผ่านขั้นตอนการแพร่กระจายหลายขั้นตอน
- ในที่สุดสัญญาณแฝงที่ลดเสียงรบกวนจะถูกส่งผ่านตัวถอดรหัสเพื่อสร้างภาพเอาต์พุต
กระบวนการลดเสียงรบกวนแบบวนซ้ำนี้ช่วยให้โมเดลสามารถสร้างภาพที่มีความสอดคล้องกันซึ่งตรงกับคำอธิบายข้อความอินพุตได้อย่างใกล้ชิด การฝึกอบรมใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น การแนะนำแบบไม่มีตัวจำแนกเพื่อปรับปรุงคุณภาพการจัดตำแหน่งภาพและข้อความ
การทำงานการแพร่กระจายที่เสถียรบนเซิร์ฟเวอร์ภายใน
การใช้ Stable Diffusion บนคอมพิวเตอร์ของคุณช่วยให้คุณลองใช้อินพุตข้อความต่างๆ และสร้างรูปภาพที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากขึ้น นอกจากนี้ คุณยังสามารถปรับเปลี่ยนโมเดลโดยใช้ข้อมูลของคุณเองเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ตามอินพุตของคุณได้อีกด้วย
หมายเหตุ: จำเป็นต้องมี GPU เพื่อให้การแพร่กระจายบนพีซีของคุณเสถียร
การติดตั้ง Python และ Git
คุณต้องมี Python 3.10.6 บนคอมพิวเตอร์ของคุณเพื่อเรียกใช้ Stable Diffusion คุณสามารถติดตั้งได้จาก เว็บไซต์ Python อย่างเป็นทางการ
หากต้องการยืนยันว่าการติดตั้งเสร็จสมบูรณ์ ให้เปิดพรอมต์คำสั่ง พิมพ์ ' python ' แล้วกด Enter ซึ่งควรแสดงเวอร์ชันของ Python ที่คุณติดตั้งไว้
จำไว้ว่านี่เป็นเพียงเวอร์ชันเดียวที่คุณควรใช้ต่อไป
จากนั้นติดตั้งระบบการจัดการที่เก็บโค้ด - Git
GitHub และบัญชี Hugging Face
GitHub เป็นสถานที่ที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์จัดเก็บโค้ดและทำงานร่วมกันในโครงการซอฟต์แวร์ พวกเขาใช้ GitHub เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงและทำงานร่วมกับผู้อื่น
อีกด้านหนึ่ง Hugging Face เป็นชุมชนที่เน้นด้าน AI และสนับสนุนให้ผู้คนมีส่วนร่วมในโครงการโอเพนซอร์ส ชุมชนนี้เปรียบเสมือนศูนย์กลางสำหรับโมเดลต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ หากต้องการดาวน์โหลด Stable Diffusion เวอร์ชันล่าสุด คุณจะต้องสร้างบัญชี แต่เราจะอธิบายรายละเอียดในภายหลัง
การโคลนเว็บ UI แบบกระจายที่มีเสถียรภาพ
ขั้นตอนนี้มีความสำคัญมาก แต่ก็อาจยุ่งยากได้เล็กน้อย สิ่งที่เราต้องทำคือดาวน์โหลดการตั้งค่าพื้นฐานของการติดตั้งการกระจายแบบเสถียรลงในคอมพิวเตอร์ของเรา จะเป็นประโยชน์หากสร้างโฟลเดอร์ (เช่น "stable-diffusion-demo-project") เพื่อดาวน์โหลดที่เก็บข้อมูล แต่ก็ไม่จำเป็น
หากต้องการดำเนินการตามขั้นตอนนี้ คุณจะต้องมี Git bash เพียงไปที่โฟลเดอร์ที่คุณต้องการโคลน UI เว็บการแพร่กระจายที่เสถียรโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:
cd path/to/folder จากนั้นคุณควรรันคำสั่งที่กำหนดไว้ด้านล่างนี้ -
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitหากทุกอย่างเป็นไปด้วยดี คุณจะเห็นโฟลเดอร์ชื่อ stable-diffusion-webui
การดาวน์โหลดแบบจำลองการแพร่กระจายที่มั่นคง
ขั้นแรก ให้ลงชื่อเข้าใช้บัญชี Hugging Face ของคุณ จากนั้น ดาวน์โหลด โมเดล Stable Diffusion อาจใช้เวลาสักครู่เนื่องจากเป็นไฟล์ขนาดใหญ่
เมื่อดาวน์โหลดเสร็จแล้ว ให้ไปที่โฟลเดอร์ 'models' ในโฟลเดอร์อินเทอร์เฟซเว็บของ stable diffusion ภายในนั้น คุณจะพบโฟลเดอร์ชื่อ 'stable-diffusion' ซึ่งมีไฟล์ข้อความชื่อ 'Put Stable Diffusion Checkpoints here'
ตอนนี้เพียงย้ายโมเดล Stable Diffusion ที่คุณดาวน์โหลดมาลงในโฟลเดอร์นี้
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionการตั้งค่า UI บนเว็บ
ขั้นตอนต่อไปคือคุณต้องตั้งค่าเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการแพร่กระจายที่เสถียร ซึ่งอาจใช้เวลาประมาณ 10 นาที
cd path/to/stable-diffusion-webuiเปิดพรอมต์คำสั่งและไปที่โฟลเดอร์ stable-diffusion-webui โดยพิมพ์คำสั่งที่เฉพาะเจาะจง
webui-user.batเมื่อคุณอยู่ที่นั่นแล้ว ให้รันคำสั่งอื่นเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนและติดตั้งทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับกระบวนการ
เริ่มใช้การแพร่กระจายที่มั่นคง
เมื่อคุณติดตั้งสิ่งที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว คุณจะเห็นที่อยู่เว็บเช่น "http://127.0.0.1:7860" ในหน้าต่างคำสั่งของคุณ เพียงคัดลอกและวางลงในแถบที่อยู่ของเว็บเบราว์เซอร์ของคุณเพื่อเริ่มใช้อินเทอร์เฟซเว็บ Stable Diffusion
การห่อหุ้ม
การรัน Stable Diffusion บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเองจะช่วยปลดล็อคศักยภาพที่แท้จริงของมัน ทำให้คุณสามารถควบคุมการปรับแต่งและปรับแต่งได้อย่างเต็มที่
ด้วยการติดตั้งในพื้นที่ คุณสามารถปรับแต่งโมเดลให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของคุณ ทดลองใช้คำแนะนำและเทคนิคที่แตกต่างกัน และขยายขอบเขตของ AI เชิงสร้างสรรค์
เนื่องจากเทคโนโลยีนี้พัฒนาอย่างรวดเร็ว การมี Stable Diffusion ในระดับท้องถิ่นจึงช่วยให้คุณก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำ ช่วยให้คุณสร้างสรรค์ คิดค้นนวัตกรรม และกำหนดอนาคตของการสร้างภาพได้ ยอมรับความเป็นไปได้อย่างมีความรับผิดชอบ และปล่อยให้จินตนาการของคุณโลดแล่นในอาณาจักรที่น่าหลงใหลแห่งนี้
