最近要用到 AI 绘画，所以研究了下现在市面上的 AI 绘画东西，真可谓是琳琅满目，但主流的仍是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。
Midjourney 不多说，开箱即用，对新手十分友爱，但不免费，Stable diffusion 相对 Midjourney 来说，专业性更强，不易上手，但更灵敏，指哪打哪，模型生态丰富，最重要的是免费！
树先生总结了现在运用 Stable diffusion 的几种不同姿势，还没上车的朋友们快跟着我一起上车吧~
SD 镜像网站
引荐指数：★☆☆☆☆
适用人群：浅尝辄止地体会玩家
如果你只想浅尝辄止地体会一下 AI 绘画的魅力，能够考虑运用一些 SD 的在线网站，比方 DreamStudio，可免费生成 200 张图片，之后需求缴费，这类在线网站对生成的图片的调教功能偏弱，无法批量生成图片，体会着玩玩还行，不适合深度玩耍。
云服务器
引荐指数：★★★★☆
适用人群：本地电脑无法运转 Stable diffusion 的玩家
如果你本地电脑不满足装置 Stable diffusion 的条件，能够考虑运用云服务器，现在很多云服务器厂商都自带了 Stable diffusion 的镜像，一键发动，十分便利，便是需求一些费用~
准备工作
这儿咱们仍是白嫖阿里云的机器学习 PAI 平台，运用 A10 显卡，这部分内容之前文章中有介绍。
免费部署一个开源大模型 MOSS
【留意】：镜像挑选挑选官方镜像中的 stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04
项目部署
环境准备好了以后，就能够开端部署工作了。
【阐明】：由于Github拜访存在不稳定性，如果运转后未出现正常回来成果且提示网络相关原因，例如：Network is unreachable、unable to access '``https://github.com/......'，您能够从头运转命令。
下载源码
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
git checkout a9fed7c364061ae6efb37f797b6b522cb3cf7aa2
mkdir -p repositories && cd repositories
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git
下载常用插件
cd stable-diffusion-webui/extensions
git clone https://gitcode.net/mirrors/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete.git
git clone https://gitcode.net/ranting8323/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
cd ..
wget -c http://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aigc-data/webui_config/config.json
下载 chilloutmix 大模型
cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
wget -c https://huggingface.co/naonovn/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix/resolve/main/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors -O chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
下载额定模型
cd stable-diffusion-webui/repositories/CodeFormer/weights/facelib
wget -c http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/EasyCV/datasets/try_on/detection_Resnet50_Final.pth
wget -c http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/EasyCV/datasets/try_on/parsing_parsenet.pth
mkdir -p stable-diffusion-webui/models/Codeformer
cd stable-diffusion-webui/models/Codeformer
wget -c http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/EasyCV/datasets/try_on/codeformer-v0.1.0.pth
cd stable-diffusion-webui/embeddings
wget -c http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/EasyCV/datasets/try_on/ng_deepnegative_v1_75t.pt
cd stable-diffusion-webui/models/Lora
wget -c https://huggingface.co/Kanbara/doll-likeness-series/resolve/main/koreanDollLikeness_v10.safetensors
发动服务
cd stable-diffusion-webui
python -m venv --system-site-packages --symlinks venv
sed -i 's/can_run_as_root=0/can_run_as_root=1/g' webui.sh
./webui.sh --no-download-sd-model --xformers
服务发动成功后，左键点击生成的 URL 即可跳转到 WebUI 前端。
生成第一张图片
# prompt
<lora:koreanDollLikeness_v10:1>
the best quality, ultra-high definition,masterpiece, extreme detail, 8K
1girl, curly hair, detail eyes and mouth, fair skin,big eyes,
white shirt,
street
# negative prompt
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), bad anatomy,DeepNegative, skin spots, acnes, skin blemishes,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, lowres,bad anatomy,bad hands, missing fingers,extra digit, fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,teethcroppe,signature, watermark, username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error,
泰裤辣！
本地装置
引荐指数：★★★★★
适用人群：本地电脑能够运转 Stable diffusion 的玩家
装置环境
要在本地顺畅运转 Stable diffusion，需求满足如下条件：
- 操作系统 win10 以上
- 内存 8GB 以上
- GPU 必须是 N 卡，显存 4GB 以上
以上是最基本的硬件配置。
装置 Python
Python 版别需求 3.10.6，Python 装置能够参阅我之前写的这篇。
【保姆级】Python最新版开发环境建立，看这一篇就够了
装置 CUDA
接下来装置 CUDA，CUDA是 Nvidia 显卡的 AI 运算库，Stable diffusion 通过这个库运用显卡资源。命令行输入nvidia-smi，检查自己显卡支撑的版别。
然后去 Nvidia CUDA 官网下载支撑的版别。
项目部署
下载源码
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
一键发动
这儿运用 B 站秋葉的发动器，支撑一键发动/修复/更新/模型下载办理，后台回复【qiuye】获取。
运转发动器运转依靠装置依靠包，解压sd-webui发动器.zip，将解压后的文件复制到项目源代码目录下，最后运转A发动器发动项目。
点击一键发动，耐性等待一段时间，直到看到下图代表发动成功。
下载模型
细心的朋友会发现上图有报错，说是没找到 checkpoints，其实便是没有对应的大模型，咱们回到秋葉的发动器，在模型办理中下载自己喜欢的大模型即可，也能够去 Civitai 网站下载。
耐性等待下载完结。。。
刷新浏览器拜访 http://127.0.0.1:7860 即可看到了解的界面。
汉化
顺次点击 Extensions –> Available –> Load from加载插件列表，在查找框输入cn查找语言包，点击装置
下载完结后，挑选 setting –> user interface –> localization，挑选 zh_CN，点击 Apply settings 按钮应用设置，再点击 Reload UI 刷新页面。
汉化成功~
生成第一张图片
# prompt
the best quality, ultra-high definition,masterpiece, extreme detail, 8K
1girl, curly hair, detail eyes and mouth, fair skin,big eyes,
white shirt,
street
# negative prompt
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), bad anatomy,DeepNegative, skin spots, acnes, skin blemishes,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, lowres,bad anatomy,bad hands, missing fingers,extra digit, fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,teethcroppe,signature, watermark, username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error,
好了，就到这儿，Stable diffusion 的玩法很多，这儿只是最基本的文生图功能，就现已很强壮了，其他的就交给你们自己去探索吧。
