超详细!10分钟完成AI绘图本地部署 – Stable diffusion

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前言

自从Stable Diffusion在今年8月份开源以来,着实把AI绘图推向一个新的高潮,官网也同时发布了在线版本,大家可以去体验下。

体验网址:https://beta.dreamstudio.ai/dream

官网虽然说生图的速度很快,但每一次都需要消耗积分点,所以今天跟大家分享下,本地部署的方案,这样就没有数量的限制、不用排队、自由度也很高、可以随意修改配置、替换模型。

本地部署电脑的最低要求:

1、操作系统:Win10或者Win11,其他操作系统没测试过。

2、内存:16G及以上

3、显卡:最好是NVIDIA系列的,最低要求4G,当然了越高越好,不支持N卡1050以下的。

下面跟大家分享下具体的安装步骤,文中涉及的相关文件和教程放在文末,大家可以自行下载。

安装步骤

1、下载Stable diffusion WebUI

该项目是针对Stable diffusion的封装一个Web界面操作项目,这样方便我们调试prompt,及各种参数,可以提升生图的效率。

项目地址:

https://github.com/Sygil-Dev/sygil-webui

2、下载模型

下载AI模型,用于生成图片的模型,该官网需要注册才能下载,大家自行注册下载就行,我这边下载的1.4版本的。此模型有4G,下载比较慢。

下载后把名字改为:model.ckpt,并放入文件夹stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1。

下载地址:https://huggingface.co

3、下载WebUI【可选】

下载地址:

https://github.com/hlky/stable-diffusion-webui/archive/refs/heads/master.zip

操作步骤:

1、将.py的脚步移动到stable-diffusion-main的Scripts文件夹下;

2、将webui.yaml移动到

stable-diffusion-main/configs/webui文件夹下;

3、拷贝其他文件到stable-diffusion-main根目录,替换所有文件。

4、编辑environment.yaml

打开stable-diffusion-main根目录下的environment.yaml文件,并修改ldm为ldo,该名字是用于环境命令,大家可以自行修改。

5、下载Miniconda 3

到Miniconda官网下载并安装,记得选择所有用户。

下载地址:

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

我这边下载的的版本是4.12.0版本。

6、下载面部修复模型与图片无损放大模型【可选】

a、下载面部修复模型,并放在以下文件夹下:

/src/gfpgan/experiments/pretrained_models/

下载地址:

https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth

b、下载图片无损模型,并发在以下文件夹下:

/src/realesrgan/experiments/pretrained_models

下载地址:

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth

7、修改Miniconda路径

打开webui.cmd文件,并修改cutom_conda_path路径,如果是默认安装在C盘的,可以不用修改。

8、运行webui.cmd

直接双击webui.cmd文件,首次打开需要安装相关的依赖文件,比较慢,大约等待20分钟就好,这个根据大家网络情况不同。

最后控制台出现http://localhost:7860,就代表成功,拷贝该地址直接在浏览器打开就行。

好了,今天就跟大家分享到这边,祝大家玩得开心。

安装包获取

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