如何在你的服务器上运行稳定扩散

Stable Diffusion 席卷了生成式人工智能领域，让用户能够通过简单的文本提示生成高度详细和逼真的图像。

虽然有 DreamStudio 和 Hugging Face 等在线工具可以访问 Stable Diffusion，但在您自己的服务器上本地运行它具有多种优势。

通过在您的服务器上托管 Stable Diffusion，您可以更好地控制模型的参数和自定义，确保生成的图像更符合您的特定要求。

此外，在本地运行模型无需依赖第三方服务，从而为您提供更高的隐私和数据主权。在本文中，我们将指导您完成在服务器上设置和运行 Stable Diffusion 的过程，使您能够充分发挥这一强大的生成式 AI 工具的潜力。

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稳定扩散模型的工作过程

稳定扩散属于深度学习模型类别，即扩散模型。这些模型是生成模型，这意味着它们经过训练可以生成与从训练数据中学到的内容类似的新数据。

该模型之所以被称为“扩散”，是因为它在数学上与扩散的物理过程相似。它的工作原理是从纯噪声（随机像素）开始，然后根据提供的文本提示，通过多个步骤逐渐将噪声校正为目标图像。

稳定扩散的关键创新在于它是一种潜在扩散模型。它不是直接在像素空间上工作，而是在由先前的图像到潜在编码器模型学习的压缩潜在空间中运行。这种压缩表示允许高效的学习和生成。

从高层次来看，该过程的工作原理如下：

1. 使用类似 CLIP 的编码模型将文本提示编码为文本嵌入。
2. 在潜在空间中对随机噪声进行采样。
3. 通过多个扩散步骤，噪声逐渐校正为以文本嵌入为条件的目标图像分布。
4. 最后，去噪后的潜在图像通过解码器生成输出图像。

这种迭代去噪过程使模型能够生成与输入文本描述紧密匹配的连贯图像。训练利用无分类器引导等先进技术来提高图像文本对齐质量。

在本地服务器上运行稳定传播

在计算机上使用稳定扩散，您可以尝试不同的文本输入并创建更适合您需求的图像。此外，您可以使用自己的数据调整模型，以根据您的输入增强结果。

注意：需要 GPU 才能在您的 PC 上运行稳定的扩散。

Python 和 Git 安装

要运行 Stable Diffusion，您的计算机上需要安装 Python 3.10.6。您可以从Python 官方网站安装它。

要确认安装是否成功，请打开命令提示符，键入“ python ”，然后按 Enter。这将显示您已安装的 Python 版本。

请记住，这是您应该继续前进的唯一版本。

然后安装代码库管理系统-Git 。

GitHub 和 Hugging Face 账户

GitHub 是开发人员存储代码并共同开发软件项目的地方。他们使用它来跟踪更改并与他人协作。

另一方面， Hugging Face是一个专注于人工智能的社区，鼓励人们为开源项目做出贡献。它就像是不同模型的中央枢纽，比如自然语言处理和计算机视觉模型。要下载最新版本的 Stable Diffusion，您需要创建一个帐户，但我们稍后会介绍。

稳定扩散 Web-UI 克隆

这一步至关重要，但可能会有点棘手。我们需要做的就是将稳定扩散安装的基本设置下载到我们的计算机上。创建一个文件夹（如“stable-diffusion-demo-project”）来下载存储库很有帮助，但这不是强制性的。

要完成此步骤，您需要 Git bash。只需使用以下命令转到要克隆稳定扩散 Web UI 的文件夹：

cd path/to/folder 

然后，您应该运行下面给出的命令 -

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

如果一切顺利，您将看到一个名为 stable-diffusion-webui 的文件夹。

下载稳定扩散模型

首先，登录您的 Hugging Face 帐户。然后，下载一个稳定扩散模型。由于文件很大，因此可能需要几分钟。

下载完成后，转到稳定扩散网络界面文件夹中的“models”文件夹。在里面，您会找到一个名为“stable-diffusion”的文件夹，其中有一个名为“将稳定扩散检查点放在此处”的文本文件。

现在，只需将您下载的稳定扩散模型移动到此文件夹中。

stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

Web-UI 设置

接下来，您需要设置稳定扩散所需的工具。这可能需要大约 10 分钟。

cd path/to/stable-diffusion-webui

打开命令提示符并通过键入特定命令转到 stable-diffusion-webui 文件夹。

webui-user.bat

到达那里后，运行另一个命令来创建虚拟环境并安装该过程所需的一切。

开始使用稳定扩散

安装完所有必需的东西后，您将在命令窗口中看到类似“http://127.0.0.1:7860”的网址。只需将其复制并粘贴到 Web 浏览器的地址栏中即可开始使用 Stable Diffusion Web 界面。

总结

在您自己的服务器上运行 Stable Diffusion 可以释放其真正的潜力，让您完全控制定制和微调。

通过本地安装，您可以根据您的独特需求定制模型，尝试不同的提示和技术，并突破生成式人工智能的界限。

随着这项技术的快速发展，在当地拥有 Stable Diffusion 可以让您处于领先地位，让您能够创造、创新并塑造视觉生成的未来。负责任地拥抱各种可能性，让您的想象力在这个迷人的领域飞翔。