PythonAI算法
Stable Diffusion 本地部署与快速上手指南
Stable Diffusion 是一款开源文生图模型，支持消费级 GPU 运行。本文介绍其三种使用方式：官方 Web 应用、Google Colab 云端及本地部署。重点详述了本地环境搭建流程，包括硬件要求、Conda 环境配置、模型下载及脚本执行，并提供了提示词编写技巧、显存优化方案及图生图玩法，帮助开发者快速上手 AI 绘画创作。文章还涵盖了常见问题的排查方法，旨在提供一份完整的本地部署指南。
Stable Diffusion 是一款开源文生图模型，支持消费级 GPU 运行。本文介绍其三种使用方式：官方 Web 应用、Google Colab 云端及本地部署。重点详述了本地环境搭建流程，包括硬件要求、Conda 环境配置、模型下载及脚本执行，并提供了提示词编写技巧、显存优化方案及图生图玩法，帮助开发者快速上手 AI 绘画创作。文章还涵盖了常见问题的排查方法，旨在提供一份完整的本地部署指南。
继 DALL-E 和 Midjourney 之后，AI 绘图领域又一款热门的深度学习模型问世——Stable Diffusion。2022 年 8 月发布的 Stable Diffusion 更加高效且轻量，可以在消费级 GPU 上运行。Stability AI 公司表示：'它在速度和质量上的突破意味着它可以在消费者级的 GPU 上运行。这将允许研究人员和公众在一系列条件下运行它，并使图像生成普及化。'
这意味着现在你只需一句话和几十秒的时间，就可以让你脑海中天马行空的画面出现在你眼前：
或者随手画一笔，让 AI 帮你加'亿点点'细节：
目前主要有三种方式来体验和使用 Stable Diffusion，各有优劣。
适合快速上手体验一下，或者付费玩家。
Colab 是 Google Research 团队开发的一款产品，可以通过浏览器编写和执行 Python，并免费分配使用包括 GPU 在内的计算资源。
打开 Colab 笔记本页面，按照步骤和提示执行即可。可能存在的坑在于模型的载入，需要用到特定的 Notebook 链接，不过通常都不是大问题。
虽然看着繁琐，但是可以薅羊毛用免费的显卡资源，性能也还不错，还是很香的。
这是最推荐的方式，适合长期开发和深度定制。
目前存在多个基于官方代码仓库 fork 出来的不同版本，可以有不同的部署和运行方式，包括 Docker 部署、WebUI（如 Automatic1111）等。这里讲解基于官方的原版进行部署和使用，其他的方式都大同小异。
这个放在第一位是因为权重文件太大了，建议先下载起来，其他步骤在操作时，它可以在后台慢慢下载。
目前常用的是 sd-v1-4.ckpt，版本越高，训练的数据量越大，下载最新版本即可，大小约 4.27GB。
可以去 HuggingFace 下载，或使用以下命令：
curl https://www.googleapis.com/storage/v1/b/aai-blog-files/o/sd-v1-4.ckpt?alt=media > sd-v1-4.ckpt
如果上述链接失效，请前往 HuggingFace 官网搜索 stablediffusion 相关模型仓库下载。
确保系统已安装 Python，并在命令行输入 python --version 查看版本。如果不满足要求，请前往 python.org 下载安装包。
Conda 是一个依赖包和环境管理工具，有 Anaconda 和 Miniconda 两个版本，这里使用 Miniconda 就可以，体积更小。
可以官网下载对应的安装包，也可以命令行下载安装。
如果安装成功，可以通过 conda --version 查看版本，conda 准备好就可以进入下一步。
使用 Git 克隆官方仓库：
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion/
a. 创建 ldm 环境
进入 Stable Diffusion 代码目录，使用 environment.yaml 文件，创建 Conda 环境。
conda env create -f environment.yaml
这个命令会根据 environment.yaml 文件，创建一个名字叫做 ldm 的虚拟环境，下载对应的依赖。这一步是很容易出现问题的地方，因为依赖比较多，安装时间比较长。可能会出现某些依赖安装时间特别长，最后失败的情况。
可能出现的问题及解决方案：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Pip subprocess error: ERROR: Command errored out with exit status 128: git fetch -q … 的错误，则检查当前网络环境对 GitHub 的访问是否通畅，可能需要配置代理。# 查看已存在环境
conda env list
# 先切换到 base 环境
conda activate base
# 删除 ldm
conda env remove --name ldm
b. 激活 ldm 环境
conda activate ldm
走完前面这些步骤，确认一下你的模型权重文件下载好了没有，--ckpt 参数就指向这个文件。按照下面的参数，执行 txt2img.py 脚本。
python scripts/txt2img.py --prompt "rainbow ice cream cone" --plms --ckpt sd-v1-4.ckpt --skip_grid --n_samples 1
如果执行成功，你应该可以在 output 文件夹内找到生成出来的彩色甜筒🍦的图片。
可能出现的问题：
尝试把 --prompt 参数换成脑洞大开的各种描述词吧。其他参数详情可以参考 GitHub 主页。
除了文字生成图，还有可以玩图生图。
一些能让图像更加有趣的提示词内容建议：
Ultra realistic photo, princess peach in the mushroom kingdom, beautiful face, intricate, highly detailed, smooth, sharp focus, art by artgerm and greg rutkowski and alphonse mucha
可以使用显存占用优化的版本，牺牲推理速度，以获得比原始版本更少的显存占用。可以使用 2.4G 显存生成 512*512 尺寸图片。
为了减少显存使用进行的优化：
开启 web 服务，接入有道翻译 API，让他自动翻译输入的中文提示词，并执行图片生成。
说到中文支持，百度文心大模型发布的'ERNIE-ViLG 文生图'，最近也在开放测试，有更好的中文语境理解，更能理解你的中文梗。不过完整功能需要申请体验，参数较少，可玩性比较弱。
除了单纯的文字作为输入生成图片，Stable Diffusion 还支持文字 + 图片作为输入，生成新的图片。就像最前面所展示过的，可以理解成你提供一个草图，AI 根据你的要求，帮你添加亿点点细节。
这是我尝试的，使用一个简单的线条图片，加上一段描述文字：'一只耐克鞋'，所生成的结果：
如果我把他的输出再次变为输入，重复渲染，可以得到更多不同的结果。甚至可以一秒换品牌…
Stability AI 的口号是'AI by the people, for the people'。AI 从群众中来，到群众中去。它可以单纯用来创作你天马行空的想象，也可以用作你文章的免费配图，能辅助你的工作，甚至能参赛获奖！赶快玩起来吧。
environment.yaml 时遇到依赖冲突，可以尝试更新 pip 和 setuptools：
pip install --upgrade pip setuptools wheel
ckpt 文件路径正确，且文件格式为 .ckpt 或 .safetensors。如果是 .safetensors 格式，可能需要安装额外的库。--ddim 参数。sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')。Stable Diffusion 作为一个开源项目，拥有庞大的社区支持和丰富的插件生态。通过本地部署，你可以完全掌控自己的生成过程，不受平台限制。随着技术的不断发展，AIGC 技术将在游戏、设计、影视等领域得到更广泛的应用，使系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。对于开发者来说，掌握这项技术至关重要。
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将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online