1. **系统要求**:
-
具有 NVIDIA GPU 的计算机,最好是具有至少 8GB VRAM 的 GPU。
-
安装 CUDA 和 cuDNN。
-
Python 3.7 或更高版本。
-
Git。
- **依赖项安装**:
-
首先,确保已安装 NVIDIA CUDA 工具包和 cuDNN。
-
使用以下命令安装所需的 Python 依赖项:
```
pip install torch torchvision
pip install git+https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch.git
```
- **获取 Stable Diffusion 代码**:
- 克隆 Stable Diffusion 仓库:
```
git clone https://github.com/lucidrains/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
```
- **下载预训练模型**:
- 从 Release 页面下载预训练模型文件(例如 `sd-v1-4.pkl`)。
- **运行示例**:
- 在 `stable-diffusion` 目录下创建一个名为 `examples` 的文件夹,并进入该文件夹:
```
mkdir examples
cd examples
```
- 使用以下命令运行示例:
```
python generate.py --content "一只猫" --width "" --height "" --ratio ""
```
这将生成一张包含 "一只猫" 的图像。
- **自定义设置**:
- 通过修改 `generate.py` 中的参数,可以调整生成图像的宽度、高度、比例等。
- **进阶使用**:
- 可以通过训练自己的模型来定制 Stable Diffusion,具体方法请参考官方文档。