ai绘画图片 生成(AI – stable-diffusion(AI绘画)的搭建与使用)
最近 AI 火的一塌糊涂 ,除了 ChatGPT 以外 ,AI 绘画领域也有很大的进步,以下几张图片都是 AI 绘制的 ,你能看出来么?
一 、环境搭建
上面的效果图其实是使用了开源的 AI 绘画项目 stable-diffusion 绘制的 ,这是它的官方仓库:
https://github.com/CompVis/stable-diffusion但是这个官方项目并不适合我们这些新手直接使用 ,好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目 ,可以通过界面交互的方式来使用 stable-diffusion ,极大的降低了使用门槛 ,以下是几个比较火的 webui 项目:
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui https://github.com/Sygil-Dev/sygil-webui其中 ,AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui 是目前功能最多最好用的 ,强烈推荐 ,下面就来介绍如何使用它 。
1 、下载项目
stable-diffusion-webui 没有发布可执行程序(比如:.exe),我们需要通过 git 的方式将整个工程源码拉下来运行:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git注:这个开源项目目前的更新频率很快 ,会不定期的修复一些 bug 或加入一些新功能 ,所以建议可以时常 git pull 拉取最新代码 。
2、Python 环境
stable-diffusion-webui 主要是使用 Python 开发的,所以运行这个工程 ,需要安装一下 Python 环境并配置好环境变量 ,因为 Python 环境的安装很简单,这里就不多说了 ,环境配置完成之后 ,可以通过以下命令查看 Python 的版本号 ,验证环境是否正常:
python --version注意:官方推荐安装 Python 3.10.6 版本
另外 ,建议使用 Anaconda 管理多个 Python 环境 ,详见
官方的 conda 环境安装说明:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-NVidia-GPUs#alternative-installation-on-windows-using-conda anaconda 常用命令:https://blog.csdn.net/ligous/article/details/1242097003 、CUDA 环境
默认 stable-diffusion-webui 运行使用的是 GPU 算力 ,也就是说需要用到 Nvidia 显卡(配置越高 ,绘图越快) 。这里我们需要安装 CUDA 驱动 ,先确定一下电脑能安装的 CUDA 版本 ,桌面右下角->右键 NVIDIA 设置图标->NVIDIA 控制面板:
可以看到我的电脑的显示的是 NVIDIA CUDA 11.6.134 driver,所以我的电脑要安装的 CUDA 版本不能超过 11.6 。
注意:高版本显卡是可以安装低版本的 CUDA 驱动的 ,比如我也可以安装经典的 10.2 版本 ,但是安装 11.6 版本可以获得更高的 GPU 运行效率,所以一般来说推荐安装显卡支持的最高 CUDA 版本 。
在下面的网址中找到对应的 CUDA 版本进行安装:
CUDA 官方归档:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive直接选择 “精简 ” 安装就可以了 ,安装完成之后 ,可以使用如下命令查看 CUDA 版本,来验证 CUDA 是否安装成功:
nvcc --version注:如果你没有 Nvidia 显卡 ,也可以通过给 stable-diffusion-webui 指定运行参数 --use-cpu sd ,让其使用 CPU 算力运行 ,但是非常不建议你这么做 ,CPU 算力跟 GPU 算力相比简直天差地别 ,可能 GPU 只需要 10 秒就能绘制完成 ,而 CPU 却要 10 分钟 ,这不是开玩笑的 。另外 ,如果你的显卡内存不多 ,建议 4G 的显卡加上 --medvram 启动参数,2G 的显卡加上 --lowvram 启动参数 。怎么配置启动参数我们后面说 。
4 、启动项目
在安装配置好运行环境之后 ,直接运行工程下的 webui-user.bat 文件即可(如果是类 Unix 系统 ,则运行 webui-user.sh) 。首次启动会自动下载一些 Python 依赖库(具体哪些库请看工程下的 requirements.txt) ,以及项目需要用到的配置和模型文件(比如:v1-5-pruned-emaonly.safetensors ,将近 4 个 G~) ,初始化一次之后,下次启动就快了。
Launching Web UI with arguments: ... Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`.看到这个提示就说明成功运行起来了 ,打开网址就可以看到程序的运行界面了:
温馨提示:该项目是英文页面 ,可以使用浏览器的翻译功能转成中文来使用~
二 、使用
stable-diffusion-webui 的功能很多 ,主要有如下 2 个:
文生图(text2img):根据提示词(Prompt)的描述生成相应的图片 。 图生图(img2img):将一张图片根据提示词(Prompt)描述的特点生成另一张新的图片 。注:本文只讲解文生图(text2img)功能 ,图生图(img2img)后续有机会再出文章 ,喜欢的请多多点赞关注支持一下 😃。
1 、文生图(text2img)
在开始使用文生图之前 ,有必要了解以下几个参数的含义:
参数 说明 Prompt 提示词(正向) Negative prompt 消极的提示词(反向) Width & Height 要生成的图片尺寸 。尺寸越大 ,越耗性能 ,耗时越久 。 CFG scale AI 对描述参数(Prompt)的倾向程度。值越小生成的图片越偏离你的描述 ,但越符合逻辑;值越大则生成的图片越符合你的描述,但可能不符合逻辑 。 Sampling method 采样方法 。有很多种 ,但只是采样算法上有差别 ,没有好坏之分,选用适合的即可 。 Sampling steps 采样步长 。太小的话采样的随机性会很高 ,太大的话采样的效率会很低 ,拒绝概率高(可以理解为没有采样到,采样的结果被舍弃了) 。 Seed 随机数种子 。生成每张图片时的随机种子,这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础 。不懂的话 ,用随机的即可 。以上对参数的解析源自以下文章:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/574063064 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1758865024644276830&wfr=spider&for=pc接下来我们来生成一张赛博朋克风格的猫咪图片 ,配置以下参数后 ,点击 “Generate ” 即可:
Prompt:a cute cat, cyberpunk art, by Adam Marczyński, cyber steampunk 8 k 3 d, kerem beyit, very cute robot zen, beeple | Negative prompt:(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, flowers, human, man, woman CFG scale:6.5 Sampling method:Euler a Sampling steps:26 Seed:1791574510注:提示词(Prompt)越多 ,AI 绘图结果会更加精准 ,另外 ,目前中文提示词的效果不好 ,还得使用英文提示词 。
2 、模型文件
眼尖的你可能发现了 ,上面截图里左上角 Stable Diffusion checkpoint 的值怎么跟之前截图里的不一样?这是因为我换了一个模型文件 ,还记得前面提到那个将近 4 个 G 大小的模型文件(v1-5-pruned-emaonly.safetensors)吗?那是 stable-diffusion-webui 的默认模型文件,用这个模型文件生成出来的图片比较丑 ,因此我换了另一个模型文件。模型文件下载的网站几个 ,比较出名的就是 civitai,这上面共享的都是别人训练好的模型 。
模型文件下载地址:
civitai:https://civitai.com/ 默认的 v1-5-pruned-emaonly:https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main根据你要生成的图片风格(比如:动漫 、风景) ,挑选合适的模型查看 ,前面那个文生图的例子,使用的就是这个 Deliberate 模型 ,直接点击 “Download Latest” 即可下载该模型文件 。
注:模型文件有 2 种格式 ,分别是 .ckpt(Model PickleTensor) 和 .safetensors(Model SafeTensor) ,据说 .safetensors 更安全 ,这两种格式 stable-diffusion-webui 都支持 ,随意下载一种即可。
将下载好的模型文件放到 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录下:
放置好模型文件之后 ,需要重启一下 stable-diffusion-webui(执行 webui-user.bat)才能识别到 。
这些模型文件一般会附带一组效果图 ,点击任意一张 ,就可以看到生成该效果图的一些参数配置:
把这些参数配置到 stable-diffusion-webui 中 ,点击 “Generate ” 就可以生成类似效果的图片了 。
注:因为 AI 绘图带有随机性质,所以生成出来的图片跟效果图不一定完全一样。
文生图功能有很多东西可以发掘 ,你可以用它来生成世界上独一无二的图片 ,而要用好文生图功能,提示词(Prompt)是必须掌握的重中之重 ,它是有语法规则的 ,在此推荐两篇对 Prompt 详细说明的文章:
全网 Stable Diffusion Prompt 运用技巧:https://www.bilibili.com/read/cv19903784 Prompt 工具網站:https://www.accucrazy.com/prompt-tools-ai/三 、工程配置
前面说到,stable-diffusion-webui 是可以配置启动参数的 ,这是官方的 wiki:
配置参数文档:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Command-Line-Arguments-and-Settings1 、常用参数
这里列几个常用的参数说明一下:
参数 说明 –listen 默认启动绑定的 ip 是 127.0.0.1 ,只能是你自己电脑可以访问 webui ,如果你想让同个局域网的人都可以访问的话 ,可以配置该参数(会自动绑定 0.0.0.0 ip) 。 –port xxx 默认端口是 7860 ,如果想换个端口 ,可以配置该参数 ,例如:--port 8888 。 –gradio-auth username:password 如果你希望给 webui 设置登录密码 ,可以配置该参数 ,例如:--gradio-auth GitLqr:123456 。 –use-cpu 默认使用 GPU 算力(需要 Nvidia 显卡),如果没显卡 ,可以配置该参数 ,改用 CPU 算力 。 –medvram 为低显存(比如:4G)启用模型优化,会牺牲一点速度 。 –lowvram 为极低显存(比如:2G)启用模型优化 ,会牺牲很多速度 。 –autolaunch 启动时自动打开浏览器访问 webui 。要配置这些参数很简单 ,打开 webui-user.bat,把你需要配置的参数添加到 COMMANDLINE_ARGS 后面即可:
@echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=--listen --port 8888 --gradio-auth GitLqr:123456 --autolaunch call webui.bat2 、API 接口服务
除了上述几个常用的参数外 ,还有一个特别的参数 --api ,可以在启动 stable-diffusion-webui 的同时 ,启动一个接口服务 ,在 COMMANDLINE_ARGS 后面追加上 --api:
@echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=--listen --port 8888 --gradio-auth GitLqr:123456 --autolaunch --api call webui.bat重启后在 url 后面加上 /docs 即可看到 api 请求说明文档:
这样我们就可以通过编写程序的方式 ,使用文生图、图生图等功能了 ,关于接口传参格式等要求 ,参见官方 wiki:
官方 api 说明文档:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API#api-guide-by-kilvoctu创心域SEO版权声明:以上内容作者已申请原创保护,未经允许不得转载,侵权必究!授权事宜、对本内容有异议或投诉,敬请联系网站管理员,我们将尽快回复您,谢谢合作!