Stable Diffusion 本地部署教程

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。

  1. **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

```

  1. **获取 Stable Diffusion 代码**:
  • 克隆 Stable Diffusion 仓库:

```

git clone https://github.com/lucidrains/stable-diffusion.git

cd stable-diffusion

```

  1. **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`)。
  1. **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。

  1. **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。
  1. **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。
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