Stable Diffusion 推荐硬件配置和本地化部署

Stable Diffusion简介。

Stable Stabilityyyion的Diffusion 从人工智能开发到图像的强大文本(Text-to-Image)根据用户提供的文本描述，可以生成与之相关的高质量、高分辨率图像。以下是Stable的三个方面:原理、特点和应用 简要介绍Diffusion：

1、原理:Stable Diffusion是一种潜在的扩散模型(Latent Diffusion Model),它结合了以下技术：。

• 变分自编码器(VAE):将高维图像压缩到低维潜在空间，然后从潜在空间解码重建图像。
• U-Net:一种U型卷积神经网络，用于潜在空间的扩散过程，根据文本条件对潜在表示进行除噪。
• CLIP文本编码器：将输入的文本描述映射为语义向量，作为U-Net的条件。
• scheduler:控制扩散过程中的噪声水平和步数。
  通过这些模块的协作，Stable Diffusion可以学习文本和图像之间的对应关系，并根据文本生成符合语义的图像。

2、特点：与DALL-E、与Midjourney等文图生成模型相比，Stable Diffusion有以下优点：

• 开源：模型结构，权重完全开源，用户可根据需要进行微调和再培训。
• 效率：只需几秒钟就可以生成512x512图像，支持批量生成。
• 泛化性强:在没见过的概念上也有很好的生成效果，支持多种语言。
• 可控性强:支持使用prompt enginering引导生成过程，也可以与controlnett相结合、T2I-实现Adapter等更精细的控制。
• 应用广泛：支持图像到图像、图像绘制、图像编辑、超分辨率等任务。

3、应用:Stable Diffusion在很多领域都有着广阔的应用前景，比如:。

• 艺术创作：插图、概念设计、艺术作品等。是根据文字描述生成的。
• 游戏设计：游戏场景、角色、道具等素材的快速生成。
• 时尚设计：根据需要生成服装、鞋帽、饰品等设计。
• 建筑设计：生成建筑外观、室内设计、园林景观等效果图。
• 教育：生成教材、幻灯片、视频等图片。
• 医学：辅助医学影像分析、药物设计等。
• 娱乐：生成表情包，梗图，头像等。

硬件配置。

Stable Diffusion是开源， GitHub地址：https://github.com/CompVis/stable-diffusion，部署Stable Diffusion需要什么样的硬件配置，让我给你推荐一下。

硬件配置：。

 。1、GPU:Stable 对显存要求较高的Diffusion，推荐使用NVIDIARTX系列显卡。

• RTX 3090 (24GB):所有Stable都可以舒适地运行 Diffusion模型。
• RTX 3080 (12GB):这也是一个很好的选择，性价比高。
• RTX 3070 (8GB):虽然勉强可以运行，但是需要启用DeepSpeed等优化技术，可能是OOM。
• 如果预算允许，可以考虑RTX 新一代显卡，如4090。

 。2、CPU:Intel等高主频、多核心处理器推荐使用 i7、i9或AMD Ryzen 7、9系列。

 。3、内存：推荐32GB及以上，最低为16GB。

 。4、硬盘：建议使用SSD，读写速度快，至少需要100GB空间。

本地化部署。

 。1、操作系统：推荐使用Ubuntuntunux等Linux Windows也可用于20.04 10/11。

 。2、安装Anacondand:从官网下载并安装Anacondand,用于创建Python虚拟环境。

 。3、创建虚拟环境：打开终端，输入以下命令，创建名为sdiff的虚拟环境。

conda create -n sdiff python=3.8conda activate sdiff。

 。4、安装Pytorch:根据您的CUDA版本，从PyTorch官网获取安装命令。例如CUDA 11.6的安装命令是：。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116。

 。5、安装Stable Diffusion:。

• GitHub克隆Stable WebUI仓库Diffusion。

  git clone https://github.com/AUTOMATIC111stable-diffusion-webui.gitcd stable-diffusion-webui。

• 依赖于安装。

  pip install -r requirements.txt。

• 下载Stable 并将Diffusion的权重文件放在一起。models/Stable-diffusion。目录下。权重文件可以从Huging中获得 Face下载，如。sd-v1-4.ckpt。。

 。6、运行WebUI:在。stable-diffusion-webui。在目录下，输入以下命令启动WebUI:。

python launch.py --share --xformers。

--share。为了方便外部访问，参数将生成公共URL，--xformers。使用xformers加速参数会的生成速度。

 。7、访问WebUI:打开浏览器，输入步骤6终端输出的开放URL，使用WebUI进行图像生成、超分辨率等操作。

以上是Stable 您可以根据自己的需要和预算调整Diffusion的推荐硬件配置和本地化部署步骤。如果在部署过程中遇到问题，可以参考官方文件或在GitHub上提到issue寻求帮助。