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AI生成圖片Stable?Diffusion環(huán)境搭建與運(yùn)行方法

 更新時(shí)間：2023年05月08日 09:50:53   作者：Coding的葉子  
Stable?Diffusion是一種基于擴(kuò)散過程的生成模型，由Ge?et?al.在2021年提出，該模型利用了隨機(jī)變量的穩(wěn)定分布，通過遞歸地應(yīng)用擴(kuò)散過程來生成高質(zhì)量的圖像，這篇文章主要介紹了AI圖片生成Stable?Diffusion環(huán)境搭建與運(yùn)行,需要的朋友可以參考下

        Stable Diffusion是一種基于擴(kuò)散過程的生成模型，由Ge et al.在2021年提出。該模型利用了隨機(jī)變量的穩(wěn)定分布，通過遞歸地應(yīng)用擴(kuò)散過程來生成高質(zhì)量的圖像。與其他生成模型相比，Stable Diffusion在生成高質(zhì)量的圖像方面具有顯著優(yōu)勢。具體而言，該模型所生成的圖像具有更好的細(xì)節(jié)保留能力和更自然的外觀。通過對不同擴(kuò)散時(shí)間的研究，Stable Diffusion還可以實(shí)現(xiàn)通過調(diào)整時(shí)間精度來生成圖像的分辨率。

         在實(shí)踐中，Stable Diffusion被廣泛應(yīng)用于圖像生成、壓縮、修復(fù)和增強(qiáng)等應(yīng)用中。此外，該模型還可以與其他深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合使用，例如GAN和VAE，以提高生成圖像的質(zhì)量和多樣性?？傊?，Stable Diffusion是一種非常實(shí)用且具有潛力的圖像生成模型，在未來的研究和應(yīng)用中將發(fā)揮重要作用。

        本文主要介紹Stable Diffusion webui環(huán)境搭建，后續(xù)將陸續(xù)介紹參數(shù)設(shè)置、API搭建、模型基本原理、訓(xùn)練、部署等內(nèi)容。具體更新可關(guān)注文章下方公眾號，也可關(guān)注本專欄。所有相關(guān)文章會在《Python從零開始進(jìn)行AIGC大模型訓(xùn)練與推理》中進(jìn)行更新。

1 環(huán)境搭建

        顯卡驅(qū)動、CUDA、CUDNN、Docker、Python等環(huán)境搭建請參考本專欄另一篇博文《Docker AIGC等大模型深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建（完整詳細(xì)版）》，地址為“http://www.dbjr.com.cn/article/283300.htm”。

1.1 創(chuàng)建Python環(huán)境

        這里使用conda創(chuàng)建一個(gè)Python 3.10環(huán)境，命令如下所示。

conda create -n stdf python=3.10 -y
conda activate stdf

1.2 stable-diffusion-webui環(huán)境安裝

        stable-diffusion-webui提供了網(wǎng)頁前端頁面用于Stable Diffusion模型生成圖片，其Github官方工程地址為“https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui”。官方工程頁面提供了安裝步驟，包括一些自動安裝腳本。這里主要是手動進(jìn)行安裝，并在Ubuntu 18.04與Ubuntu 20.04上進(jìn)行驗(yàn)證，其環(huán)境安裝命令如下所示。手動進(jìn)行安裝的好處在于及時(shí)了解報(bào)錯(cuò)信息并進(jìn)行修復(fù)。

conda activate stdf
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2 啟動stable-diffusion-webui

        stable-diffusion-webui的啟動命令為“python launch.py”，啟動后程序會自動安裝和下載所依賴的其它環(huán)境。安裝過程中出現(xiàn)的問題及解決方式如下所示。運(yùn)行成功后，我們可通過網(wǎng)頁瀏覽器訪問，默認(rèn)端口號為7860，訪問地址為“IP:7860”或“0.0.0.0:7860”或“127.0.0.1:7860”或“localhost:7860”。如果需要通過其它主機(jī)進(jìn)行訪問，需要讓防火墻允許該端口，命令為“sudo ufw allow 7860”。

        運(yùn)行成功后頁面如下。安裝過程中出現(xiàn)的問題及解決方式如下所示。

2.1 openclip安裝不上

        Openclip無法安裝原因可能是網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致無法獲取到github上相應(yīng)資源，因而可通過將其替換為gitee上對應(yīng)資源加以解決。具體修改方式為將launch.py文件中的openclip_package所在行替換為如下內(nèi)容，位于第234行左右。

openclip_package = os.environ.get('OPENCLIP_PACKAGE', "git+https://gitee.com/ufhy/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b")

2.2 libGL.so

        缺乏libGL.so庫的報(bào)錯(cuò)信息為“ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory”。該錯(cuò)誤在安裝opencv是經(jīng)常會遇到，是系統(tǒng)本身缺乏相應(yīng)庫所導(dǎo)致的。解決方案如下。

apt update
apt install libgl1-mesa-glx -y

2.3 NaN

        由于精度問題導(dǎo)致模型出現(xiàn)NaN錯(cuò)誤，以致于無法正常生成圖片。這個(gè)問題在切換到Stable Diffusion v2.1版本模型時(shí)可能會出現(xiàn)。具體問題如下所示：

NansException: A tensor with all NaNs was produced in VAE. This could be because there's not enough precision to represent the picture. Try adding --no-half-vae commandline argument to fix this. Use --disable-nan-check commandline argument to disable this check.

        解決方法是將launch.py文件中的commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "")替換為如下內(nèi)容，位于第13行左右。

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--no-half")

3 模型替換

        Stable Diffusion模型有多個(gè)版本，當(dāng)前運(yùn)行l(wèi)aunch.py程序時(shí)會自動下載v1.5版本模型。Stable Diffusion模型存儲在models/Stable-diffusion/下，如下圖所示。我們可以去huggingface網(wǎng)站“https://huggingface.co/”上搜索并下載對應(yīng)模型，然后將模型放到該文件夾下即可。下載時(shí)僅需要下載.safetensors后綴的模型文件即可。

         例如，stable-diffusion-2-1的下載地址為“https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1”，點(diǎn)擊頁面中的“Files and versions”即可看到對應(yīng)的模型文件。我們可以只下載其中.safetensors后綴的模型文件，也可以通過Git LFS下載全部內(nèi)容。Git LFS安裝與模型下載請參考《ChatGPT平替-ChatGLM環(huán)境搭建與部署運(yùn)行》。

 4 啟動端口修改

        如上所述，程序默認(rèn)啟動端口為7860，我們可通過命令“python launch.py --port 5800”來指定端口號。修改webui.py文件的第260行也可以改變端口號，如下所示。這里將share直接設(shè)置成True后可以允許公網(wǎng)訪問。Server_name最好設(shè)置成“0.0.0.0”，如果設(shè)置成“127.0.0.1”，那么也可能會導(dǎo)致公網(wǎng)無法訪問。

app, local_url, share_url = shared.demo.launch(
            share=True,
            server_name='0.0.0.0',
            server_port=5900,

5 后臺運(yùn)行

        默認(rèn)情況下，關(guān)閉啟動launch.py的終端窗口后，程序會退出。如果希望程序在后臺運(yùn)行，那么可以通過nohup命令實(shí)現(xiàn)。

        （1）保存日志到nohup.out

        “nohup python launch.py &”可使程序保持在后臺運(yùn)行，并且日志信息會保存到nohup.out文件。

        （2）不保存日志

        不保存日志的后臺運(yùn)行命令為“: nohup python launch.py > /dev/null 2>&1 &”。

        （3）關(guān)閉進(jìn)程

        如果需要關(guān)閉后臺進(jìn)程，可通過“ps -aux | grep launch.py”查詢到進(jìn)程ID，并通過“kill -9 進(jìn)程ID”來關(guān)閉進(jìn)程。

        本文主要介紹Stable Diffusion webui環(huán)境搭建，后續(xù)將陸續(xù)詳細(xì)介紹Stable Diffusion的參數(shù)設(shè)置、API搭建、模型基本原理、訓(xùn)練、部署等內(nèi)容。所有相關(guān)文章會在《Python從零開始進(jìn)行AIGC大模型訓(xùn)練與推理》中進(jìn)行更新。

到此這篇關(guān)于AI圖片生成Stable Diffusion環(huán)境搭建與運(yùn)行的文章就介紹到這了,更多相關(guān)AI圖片生成Stable Diffusion內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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