稳固扩散（Stable Diffusion）安装与设置完全指南

稳固扩散（Stable Diffusion）安装与设置完全指南

    stablediffusion High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models  

项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stablediffusion   
稳固扩散（Stable Diffusion）是一个基于latent diffusion模型的高度分辨率图像合成开源项目，旨在从零开始训练并一连更新新的查抄点。此项目由Stability AI维护，并在CVPR '22上以论文《高分辨率图像合成与潜伏扩散模型》首次亮相，合作机构包括CompVis和RunwayML。它利用了PyTorch作为主要的深度学习框架，并集成了Transformers、Diffusers库等关键组件。
1. 项目根本先容与编程语言

• 根本先容：稳固扩散是一个 latent-based 文本到图像的扩散模型，它可以生成768x768像素的高清图像。这个项目不仅仅涵盖了基本的图像合成，还扩展到了如深度引导的稳固扩散和文本引导的图像修补等多个方面。
  
• 编程语言及工具：主要利用Python进行开发，依赖于PyTorch深度学习框架、Transformers库来处理文本嵌入，以及Diffusers用于实现扩散模型的操作。此外，还推荐利用xformers以进步在GPU上的效率。
  

2. 关键技能和框架

• Latent Diffusion Models：核心在于利用潜伏空间中的扩散过程来逐步生成图像。
  
• OpenCLIP：用于文本编码，特别是ViT-H模型，提升模型明白文本的能力。
  
• Diffusers Library：提供了处理扩散模型的API，简化了训练和采样的流程。
  
• xformers：高效的注意力机制实现，对大型模型在GPU上的运行至关紧张。
  
• CLIP：条件生成中用于明白文本指令的核心组件。
  

3. 安装与设置步调

准备工作

• 环境准备：确保你的体系已经安装了Anaconda或Miniconda。如果没有，请访问Anaconda官网下载并安装。
  
• Git克隆项目：打开终端或下令提示符，利用以下下令克隆项目到本地：
  
  1. git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git

  复制代码
• 创建并激活Conda环境：
  
  1. conda create -n stable_diffusion python=3.8 -y
  2. conda activate stable_diffusion

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安装依赖

• 根本依赖：
  
  1. conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 -c pytorch
  2. pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark

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• xformers安装（可选但推荐）： 注意，安装xformers可能需要较新版本的CUDA和编译器支持。首先确认你的CUDA版本和NVCC是否兼容，然后执行以下下令：
  
  1. # 更新环境变量
  2. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-<your_cuda_version>
  3. conda install -c nvidia/label/cuda-<your_cuda_version>_0 cuda-nvcc
  4. conda install -c conda-forge gcc
  6. # 克隆xformers并安装
  7. git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
  8. cd xformers
  9. pip install -r requirements.txt
  10. pip install -e .
  11. cd ..

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• 进入项目目录并测试安装： 进入项目根目录，确保全部依赖正确安装后，你可以尝试运行一个简单的示例来验证安装：
  
  1. cd stablediffusion
  2. python scripts/txt2img.py --help

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至此，您已成功设置好稳固扩散项目所需的开发环境，可以开始探索和利用该模型进行文本到图像的生成了。
记取，在利用过程中服从项目的利用允许和指南，特别关注其关于潜伏私见和安全利用的提示。
    stablediffusion High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models  

项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stablediffusion   

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