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从零开始玩转Stable Diffusion，本地绘图轻松搞定
发布时间：2024-08-11 14:43:29 浏览量：155次
#头条创作挑战赛#
写在前面
OpenAI 这段时间发布了许多工具，如GPT系列语言模型、DALL-E图像生成模型和Codex编程辅助模型等，这些工具在文本生成、图像创作和代码编写领域得到了广泛应用。最近推出的Sora更是实现了文本到视频直接生成，对于创作者来说简直是神器。
我最近在尝试使用Stable Diffusion，这个开源工具提供了多种模型，绘制出的图像质量也非常高，还能避免版权纠纷，是一个很好的创作工具。顺便推荐一下tensor网站，支持多种模型，可以实现文字绘图，而且免费额度非常高。
网站支持中文显示，中文关键词还能自动转换为英文。以下是我绘制的机甲美女图片。
尽管在线绘图工具Midjourney使用方便，但本地部署另有奥妙。这次我来和大家分享如何利用显卡进行本地绘图的方案Stable Diffusion。
本地部署绘图工具 Stable Diffusion
以前搭建Stable Diffusion需要折腾Python环境，但自从出现整合包以后，搭建过程就变得相当简单舒适了，更新也变得自动化。
目前流行的整合包是秋叶aaaki和独立研究员星空，两者使用的内核一样，区别在于界面和集成的插件不同。我在这里使用秋叶aaaki整合包作为演示。
初次运行时需要安装依赖包。
解压下载好的整合包后，运行"A绘世启动器.exe"。
注意：解压文件不要放在中文目录。
启动界面点击“一键启动”，程序会自动加载必须的启动项。
启动成功后的界面如图所示，强烈建议下载最新版本，常用插件已经设置好，包括汉化包、无边图像浏览等，甚至CLIP终止层数也自动显示在右上角，无需手动安装。
点击模型类别再点击上方按钮，可以快速定位模型保存目录，非常实用。
更建议从专业站点下载模型，比如civitai和liblibAI，模型数量多且能预览风格，点击下载按钮即可。
Stable Diffusion的模型种类虽然多，但类别并不多，下载模型时可以看到模型对应的类别，下载后也要放入相应目录。
Stable Diffusion使用的界面不同模型、提示词、设置出来的图像都各不相同，这也是AI绘图最有趣的地方。初次使用建议参考网上的成品图微调参数，以便更好地理解各个参数的作用。
以下是对照成品图的设置：
输出的图像质量不错，不过脸部有点崩，因为没有使用专门的脸部模型。
接下来实战一张图，观察到使用了三个模型，下载并复制到相应目录。
设定参数，选择一次生成4张图。
生成结束后，耗时41秒，显存占用接近12G，现在可以体会到大显存的好处了吧。下一篇我准备做一个不同显卡跑Stable Diffusion的对比测试。
只要模型和种子数与原图相同，生成的成品可以完美复刻原图。
最后
一篇简单的Stable Diffusion搭建教程，但玩转SD最重要的是模型。下次我考虑做显卡性能对比，或者专门推荐模型，感兴趣的朋友可以关注一波。
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