本教程主要给大家介绍如何用自己的电脑,搭建环境,使用公开 AI 模型生成图片。
本文的前置条件:
系统搭建
本教程基于 macOS 编写,不同操作系统,安装命令略有不同。安装基础环境 Python3和Git:
Windows&Linux参考:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui#installation-and-running。
stable-diffusion-webui
stable-diffusion-webui 是基于 Gradio 库为 Stable Diffusion 类模型开发的 Web 操作页面。成功安装后,它会在本地启动一个 Web 服务,我们通过浏览器访问页面,进行图片生成操作。接下来我们首先安装 stable-diffusion-webui。
打开 Terminal 执行命令,将stable-diffusion-webui 开源项目克隆到自己的电脑上。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
项目下载完毕后,进入 stable-diffusion-webui 目录,执行 webui.sh 脚本。
cd stable-diffusion-webui
bash webui.sh
webui.sh 脚本会自动依次下载项目的依赖软件包,最后启动服务,这个过程可能时间比较长,由于网络问题,一些包下载可能会失败,失败后可以再次执行“bash webui.sh”进行重试。熟悉 Python 的读者,可以自己手动下载依赖包到指定目录,解决失败问题。
出现 “Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 ” 代表服务已安装启动成功。
使用浏览器访问 WebUI:http://127.0.0.1:7860 。
sd_civitai_extension
在 WebUI 找到 “Extensions”安装支持 CivitAi 的扩展插件。点击“Install from URL”选项,填写插件项目地址:https://github.com/civitai/sd_civitai_extension,点击“Install”按钮进行安装。
图片生成
我们从 CivitAi 下载基础模型和训练模型,导入到 stable-diffusion-webui 文件夹下对应的目录,重启 WebUI 服务进行图片生成测试。
CivitAI(https://civitai.com/ ) 主要是模型分享以及社区,用户会在其他人的模型下面回复通过这个模型生成的样本,以及生成时的参数和 seed,方便我们调试.
生成艺术社,公众号:生成艺术社用 AI 生成图片(上篇)
模型下载
访问 CivitAi :https://civitai.com/ ,选择擅长生成亚洲女性面孔的基础模型:ChilloutMix,并下载该模型。
找一个 LORA 训练模型,我们下载 Chinese Doll 这个模型。
模型导入
将下载的模型文件 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors 拷贝到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下,将下载的模型文件LORAChineseDoll_chinesedolllikeness1.safetensors 拷贝到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录下,重启 WebUI。再次访问我们可以看到模型已加载到平台。
图片生成
我们将如下参数测试配置到平台,点击“Generate”按钮,测试图片生成效果。
Prompt: (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37),1girl,cityscape, night, rain, wet, professional lighting, photon mapping, radiosity, , ,Chinese Doll
Negative prompt: paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans, nsfw, nipples,
Seed: 2105616523
Steps: 20
Sampler: DPM++ 2S a Karras
CFG scale:
以上就是本教程的内容,是不是很容易上手,大家动手试一试吧。如有问题,欢迎留言,我会帮助大家解决~
页面更新:2024-05-16
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