项目简介
StableDiffusion是一款引领数字艺术创作的创新软件，基于人工智能技术的支持，它能够帮助艺术家和设计师以更高效的方式创作出令人惊叹的数字艺术作品。这一技术是由Stability AI公司维护和发布的，其官网地址为 官方地址
历史发展
Stable Diffusion最初由OpenAI提出，旨在解决生成对抗网络（GANs）中的训练稳定性和生成质量问题。它引入了扩散过程（Diffusion Process）的思想，并结合了稳定性调整来改进生成模型。该技术是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词指导下产生图生图的转变。
技术特点
Stable Diffusion的主要特点包括高质量图像生成、开源、高效等。它能够根据输入的文字描述生成具有高清晰度和逼真度的图像。与DALL-E、Midjourney等文图生成模型相比，Stable Diffusion具有开源的模型架构和权重，用户可以根据需求进行微调和再训练。
机器配置
2070 Super 8GB * 2 （为了测试，只用单卡启动服务，开了 “中等显存” 模式）
CUDA 12.1
Ubuntu 18
CPU略
内存 32GB
磁盘 200GB
项目地址
StableDiffusion-WebUI：GitHub WebUI下载
Liblib模型下载：Liblib模型下载
Civitai模型下载：Civitai模型下载
安装依赖
这里需要 pyenv 启动虚拟的环境，防止依赖和依赖之间的冲突。
# 克隆或者下载解压项目 # 切换到项目 cd stable-diffusion-webui # 切换Python版本 pyenv local 3.10 # 独立一个环境，避免干扰 python -m venv env # 切换独立环境 source env/bin/active # 安装依赖 pip install -r requirements.txt
启动项目
启动webui.sh，我使用的是全路径启动。
同时，添加一些额外的参数：
● listen 对外暴露
● gradio-auth 启动账号密码
● enable-insecure-extension-access 不加的话，对外暴露时，安装插件会有问题
● medvram 中等显存使用（2070Super是8GB的）如果你更小的话 可以考虑 lowvram
# 有需要的话开启科学上网 # export http_proxy=http://xxxx # export https_proxy=http://xxxx export no_proxy="localhost, 127.0.0.1, ::1" export COMMANDLINE_ARGS="--listen --gradio-auth wzk:123456 --enable-insecure-extension-access --medvram" # 推荐使用绝对路径启动 # 这里是我的安装目录 你可以使用 pwd 查看自己的目录 /home/jp/wzk/stable-diffusion-webui/webui.sh
启动结果
暴露服务在 http://0.0.0.0:7860
登录服务
访问URL，这里服务器的地址是: http://10.10.7.160:7860
由于开启了登录，所以需要先登录才能使用
username wzk password 123456
写提示词
Prompt
girl swims underwater,hyper detailed render style,glow,yellow,blue,brush,surreal oil pa
Negative Prompt
sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowers, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, bad anatomy,DeepNegative,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, bad anatomy,bad hands, text, error, missing fingers,extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality,jpeg artifacts,signature, watermark, username,blurry,bad feet,cropped,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,extra fingers,fewer digits,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,bad body,bad proportions,gross proportions,text,error,missing fingers,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot
采样方式
DPM++ 2M Karras • 1
采样次数
25步
生成结果
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