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在阅读和实践本文提供的内容之前#xff0c;请注意以下免责声明#xff1a; 侵权问题: 本文提供的信息仅供学习参考#xff0c;不用做任何商业用途#xff0c;如造成侵权#xff0c;请私信我#xff0c;我会立即删除#xff0c;作者不对读者因使用本文所述方法…免责声明
在阅读和实践本文提供的内容之前请注意以下免责声明 侵权问题: 本文提供的信息仅供学习参考不用做任何商业用途如造成侵权请私信我我会立即删除作者不对读者因使用本文所述方法而导致的任何损失或损害负责。 信息准确性: 本文提供的信息可能随时更改作者不保证文中所述方法在未来的软件更新中仍然有效。 个人风险: 读者在按照本文提供的方法操作时应该自行承担风险。作者不对读者因使用本文所述方法而导致的任何损失或损害负责。 软件兼容性: 本文中提到的软件版本和兼容性可能会受到变化。读者应该在实施前查看相关软件的官方文档以确保使用的软件版本相互兼容。 个体差异: 不同的计算机环境、操作系统版本和其他因素可能导致实际操作效果有所不同。读者在实践中可能需要进行适当的调整。 建议备份: 在进行重要操作之前建议读者备份其数据和设置以防万一发生意外情况。 社区支持: 读者如果遇到问题建议参考相关软件的官方社区或论坛以获取更多帮助。 文章目录 免责声明1. 引言1.1 什么是Stable Diffusion1.2 AI Studio学习与实训社区 2. 注册AI Studio账号2.1 通过邀请链接注册2.2 领取免费算力 3. 创建Notebook项目3.1 选择基础版3.2 配置环境 4. 拉取Stable Diffusion代码5. 更换pip镜像6. 安装依赖6.1 运行安装脚本6.2 解决网络问题 7. 内网穿透7.1 ngrok内网穿透7.2 natapp内网穿透国内速度较快 8. 项目目录结构8.1 插件保存位置8.2 模型保存位置 9. 结论9.1 成功部署Stable Diffusion9.2 后续探索
1. 引言
1.1 什么是Stable Diffusion
Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成工具它使用扩散模型生成高质量的图像。该项目由AUTOMATIC1111开发并在GitHub上开源。
1.2 AI Studio学习与实训社区
AI Studio是百度推出的一个在线AI学习与实训社区提供免费的GPU算力支持用户可以在此平台上进行深度学习的项目开发和部署。
2. 注册AI Studio账号
2.1 通过邀请链接注册
点击以下链接注册AI Studio账号AI Studio注册链接
2.2 领取免费算力
成功注册账号后点击“我的创作”可以领取免费算力。
3. 创建Notebook项目
3.1 选择基础版
点击“创建项目”选择“Notebook”然后选择“基础版”。
3.2 配置环境
- 创建一个notebook项目 选择基础版我们先配环境
4. 拉取Stable Diffusion代码
在Notebook中运行以下命令拉取Stable Diffusion代码
git clone https://gitclone.com/github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git5. 更换pip镜像
在Notebook中运行以下命令更换pip镜像源为阿里云
mkdir -p ~/.pip
cat EOF ~/.pip/pip.conf
[global]
timeout 6000
index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
trusted-host mirrors.aliyun.com
EOF如果需要重新生成pip配置文件可运行以下命令删除原有配置文件
rm -rf ~/.pip6. 安装依赖
6.1 运行安装脚本
进入stable-diffusion-webui目录运行安装脚本
cd stable-diffusion-webui/
./webui.sh --skip-torch-cuda-test这里下载可能非常缓慢你可以点击链接在本地先下载再上传直接安装whl
这里我发现Stable Diffusion同样恰好通过创建虚拟环境得以可配置PyTorch环境虚拟环境位于stable-diffusion-webui/models/venv 【深度学习】不用Conda在PP飞桨Al Studio三个步骤安装永久PyTorch环境
或者多次CtrlZ重试切换到更好的网络 这里已经配置成功可以看到尝试链接huggingface下载初始模型由于我们连接不上这个网站所以会一直卡到超时自动结束你可以在他指定的文件夹创一个同名空文件暂时替代或者自行上传模型。 /home/aistudio/stable-diffusion-webui/models/新建一个 v1-5-pruned-emaonly.safetensors 可以看到连接超时后仍然自动运行
6.2 解决网络问题
由于AI Studio的网络环境问题可能会导致安装过程中下载依赖包很慢或下载失败。可以尝试多次运行安装脚本或者手动下载依赖包并上传到Notebook中进行安装。
7. 内网穿透
7.1 ngrok内网穿透
https://ngrok.com/ 注册获取your_authtoken不能用QQ邮箱注册
在Notebook中运行以下命令下载并安装ngrok
wget https://bin.equinox.io/c/bNyj1mQVY4c/ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz
chmod x ngrok
ngrok config add-authtoken your_authtoken
./ngrok http 7860注意需要在ngrok官网注册账号并获取authtoken。
通过内网穿透得到的的Forwarding链接你可以在任何设备上访问这个网址使用Stable Diffusion
7.2 natapp内网穿透国内速度较快
在Notebook中运行以下命令下载并安装natapp
wget https://cdn.natapp.cn/assets/downloads/clients/2_4_0/natapp_linux_amd64/natapp注意需要在natapp官网注册账号并获取配置文件。 natapp要实名认证提前设置映射端口 Web协议7860端口 注册购买后获得your_authtoken
chmod x natapp
./natapp -authtokenyour_authtoken通过内网穿透得到的的Forwarding链接你可以在任何设备上访问这个网址使用Stable Diffusion 8. 项目目录结构
8.1 插件保存位置
Stable Diffusion的插件保存在stable-diffusion-webui/extensions目录下。
8.2 模型保存位置
Stable Diffusion的模型保存在stable-diffusion-webui/models目录下。 我们看一下项目目录 插件保存在这 模型保存在这
9. 结论
9.1 成功部署Stable Diffusion
按照以上步骤就可以成功在AI Studio上部署Stable Diffusion并利用免费的Tesla A100 GPU算力进行AI绘画。
9.2 后续探索
在成功部署Stable Diffusion之后可以尝试使用不同的模型和插件进行更多的AI绘画创作。同时也可以结合其他的深度学习技术进一步提高生成的图像质量。 你可以通过创建数据集、wget、git下载你需要的模型或插件
