stable diffusion笔记
时间: 2025-01-14 09:14:55 浏览: 50
### Stable Diffusion 学习资源汇总
#### B站视频教程
Nenly同学在B站提供了一套详细的Stable Diffusion学习教程,这套课程不仅涵盖了基础概念还深入探讨了实际操作中的技巧[^1]。
#### 关键词与提示词指南
对于初学者而言,掌握Stable Diffusion的关键在于理解并熟练运用其特有的关键词和提示词。一份详尽的新手必备关键词进阶用法文档可以帮助用户更好地驾驭这一工具,提高创作效率和质量[^2]。
#### 安装与环境配置说明
为了顺利运行Stable Diffusion项目,前期准备工作至关重要。一篇万字长文形式的保姆级教程提供了从零开始搭建开发环境的具体步骤,包括但不限于安装必要的前置软件如Python等重要环节[^3]。
#### Lora训练环境部署
针对希望进一步探索模型微调或自定义训练路径的学习者来说,GitHub上由kohya-ss维护的一个名为`sd-scripts`的仓库则成为了一个宝贵的资源库。这里记录了如何设置Lora训练所需的全部依赖项以及相关脚本文件[^4]。
```bash
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
pip install -r requirements.txt
```
相关问题
stable diffusion 笔记本
### 安装和运行 Stable Diffusion 模型
#### 选择合适的操作系统版本
对于 Windows、Linux 和 macOS 平台,Stable Diffusion WebUI 均有对应的版本提供支持[^2]。
#### 使用 Colab 进行简易部署
一种简便的方法是在 Google Colab 中启动 Stable Diffusion WebUI。这不需要本地安装任何软件,仅需访问项目 GitHub 页面,选取适合需求的 Colab 笔记本版本,并通过点击 "Open in Colab" 来开启笔记本,在其中依照指引完成环境搭建与模型加载操作后即可进入 WebUI 界面开始创作工作流程[^4]。
#### 本地安装步骤概览
如果偏好于本地执行,则可以考虑如下方案:
- **准备依赖项**
- 更新 Python 至最新版。
- 利用 pip 或 conda 工具来获取所需的库文件集合。
- **克隆仓库**
```bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1788/Auto-GPTQ-webui.git
cd Auto-GPTQ-webui
```
- **创建虚拟环境并激活**
```bash
conda create --name sd python=3.9
conda activate sd
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install -r requirements.txt
```
- **下载预训练权重**
可以从 Hugging Face 或者其他公开资源处取得官方发布的 checkpoint 文件。
- **启动服务端口监听**
执行 `webui-user.bat` (Windows) 或者 `./webui.sh` (Unix-like),随后浏览器会自动跳转至指定地址显示图形化交互面板。
```python
import gradio as gr
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-base"
scheduler = EulerAncestralDiscreteSampler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler)
def generate_image(prompt):
image = pipe(prompt).images[0]
return image
gr.Interface(fn=generate_image, inputs="text", outputs="image").launch()
```
笔记本用stable diffusion
### 安装和运行 Stable Diffusion 的方法
对于希望在笔记本电脑上安装和运行 Stable Diffusion 的用户来说,具体操作取决于设备配置。如果笔记本配备有独立显卡,则可以利用 GPU 加速模型运算;而对于仅有集成显卡的轻薄型笔记本,则需采用 CPU 进行计算。
#### 对于具备独立显卡的笔记本:
为了便于管理和维护项目及其依赖项,在 Windows 环境下推荐使用名为“星空整合包”的工具来进行一键式安装[^1]。此方式不仅简化了初始设置过程,还支持后续轻松获取来自 GitHub 上托管的各种插件资源。由于 Git 是版本控制系统的一部分,它允许使用者跟踪更改、管理不同开发阶段以及协作处理代码库中的文件。因此,借助 Git 可以方便地下载最新的 Stable Diffusion 版本连同所需组件至本地机器。
#### 针对仅含集成显卡(如多数轻薄本)的情况:
考虑到大多数轻薄类笔记本只配备了集成图形处理器 (GPU),这通常不足以支撑起像 Stable Diffusion 这样复杂的 AI 应用程序所需的硬件加速需求。不过,仍然可以通过调整参数让应用程序基于中央处理器(CPU) 来执行推理任务[^2]。尽管如此,需要注意的是这种做法可能会显著降低性能表现,并增加完成图像生成的时间成本。
无论哪种情况,都建议先确认系统已正确安装 Python 和必要的软件环境变量路径。之后再按照所选方案的具体指导逐步推进直至成功启动应用。
```bash
# 使用 pip 工具安装 PyTorch 并指定为 CPU-only 版本适用于无独显场景
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu/stable
```
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