StableDiffusion安装指南

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​ Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它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翻译。 它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神經网络。

如何在MacOS系统中进行安装

  1. 首先安装Home Brew /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

  2. 安装相关依赖brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

  3. 克隆WEB UI存储库git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

  4. 下载相关模型：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original，把下载好的CKPT文件放入文件夹：`stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion`

  5. 终端执行stable-diffusion-webui/webui.sh

  6. 出现错误修改“webui-use.sh”文件 ，没有错误提示，不要改

    1
    2
    # 第13行
    export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --opt-split-attention --skip-torch-cuda-test --no-half --use-cpu all”

7、汉化：https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese

训练模型

Embeddings

Hypernetworks

Dreambooth

硬件需求

显存：12G

GeForce RTX 3080 Ti Geforce RTX 3080 Geforce RTX 3060
NVIDIA CUDA核心 10240 8960/8704 3584
加速电压 1.67 1.71 1.78
显存大小 12GB 12GB/10GB 12GB
显存类型 GDDR6x GDDR6x GDDR6

LORA

最低6G显存就行

主流：github: bmaltais/kohya_ss

使用Dreambooth，需要在stable diffusion安装Dreambooth插件

标准训练解析度512*512 推荐：768 * 768

GTX 1070 8GB以上

RTX 2060S 8GB以上

30或40系卡

训练Lora的条件：15张图以上

总步数：至少1500步以上

每张图至少训练100步以上

不同的角度、不同的表情、不同的光影，包含的资讯越详细越好

原图放入img2img，使用DeepBooru反向推导提示词报到提示词后复制到txt2img