Stable Diffusion 是一个强大的 AI 绘画工具 (以下简称 SD )，显卡要求不是特别高。不同的模型渲染的速度也会不相同，不同的显卡渲染出来的图片质量也不同。显存方面要求 6GB 及更高 (4GB 的勉强能用)。

除了 SD 外还有比较知名的 Disco Diffusion(简称 DD)、Midjourney 等。

以下是搭建本地 SD 的步骤

如果什么都不懂，一直点 “下一步” 即可。

  1. 下载并安装 Git
  2. 下载并安装 Python 3.10.6 (安装时注意勾选 Add Python 3.10 to PATH)

    下载 SD ，将 SD 解压，进入 SD 文件夹 (此时是 SD 的根目录)，找到名为 webui-user 的文件，用记事本打开，将 --medvram --reinstall-xformers --xformers 填入 set COMMANDLINE_ARGS= 的后面，保存。双击 webui-user 并等待完成克隆仓库的任务 (由于国内的网络差，期间极有可能会出现因超时而导致的错误)，如果出错就多执行几次。

解决 “因超时而导致的错误” 的方案(选择其中一个即可)：

  1. 有代理的开启全局代理 (可能会不生效)
  2. 在 SD 的根目录找到 launch.py ，用记事本打开。找到图片里面蓝色的内容，将 https://github.com 改为 https://ghproxy.com/https://github.com ，保存。

如果出现 No module 'xformers‘ . Proceeding without it. 说明安装成功

AI 模型有很多，不同的模型会生成不同风格的图片。除了拓展专用的模型外，其他模型均放在 根目录\models\Stable-diffusion\ 下面。如果模型很多很混乱的话，可以在放模型的目录下新建文件夹放不同模型。

在 SD 界面的左上角可以选择模型，更换模型后会加载模型 (需要等待一会)

  1. 项目方 提供的模型 (第一个是小模型，约 4G; 第二个是大模型，约 7G)，推荐下载小模型，因为他们差别极小，而且大模型特别占显存。

模型介绍：

  • SD 是一种潜在的文本到图像扩散模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成逼真的图像。

项目方提供的模型的源地址 (提供多种下载方式)

    1. NovelAI 泄露的模型 (50 多 G)，这些模型不推荐下载。

      magnet:?xt=urn:btih:5bde442da86265b670a3e5ea3163afad2c6f8ecc&dn=novelaileak&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2F9.rarbg.com%3A2810%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A6969%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80%2Fannounce&tr=udp%3A%2F%2Fopentracker.i2p.rocks%3A6969%2Fannounce

    NovelAI 模型使用

    • 打开 NovelAI 模型的文件夹，进入 stableckpt 文件夹里面，带有 anime 的文件夹就是模型了

    • 以 animefull-latest 模型为例子：

      • 在 stableckpt 文件夹下面有个名叫 animevae 的文件，将它放进 animefull-latest 文件夹里面，现在 animefull-latest 文件夹里有三个文件了 (config、model、animevae)。将 config 这个文件命名为 model ，将 animevae 命名为 model.vae
      • 把 animefull-latest 文件夹放到 根目录\models\Stable-diffusion\ 下面即可

    1. civitai 模型站 (推荐)

      • 关于 civitai ：

        这个项目的目标是创建一个平台，人们可以在这个平台上分享他们稳定的传播模型 (文本倒置、超网络、美学梯度、VAE 以及人们为定制他们的 AI 世代所做的任何其他疯狂的事情)，与他人合作改进它们，并从彼此的工作中学习。 该平台允许用户创建一个帐户，上传他们的模型，并浏览其他人共享的模型。用户还可以对彼此的模型发表评论和反馈，以促进协作和知识共享。

    2. huggingface 模型站 (推荐)

      • 关于 huggingface：

        人工智能社区建设未来。构建、训练和部署由机器学习中的参考开源支持的最先进模型。

    3. 在 civitai 模型站上面以及别处下载的部分模型：下载

      • 在使用模型之前请先阅读使用方法以及说明。部分教程的链接已经放在文章的最后了。

    完成 AI 模型 这个步骤后，再次双击 webui-user这个文件并等待，如果出现 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 就说明运行成功了，进入浏览器打开 http://127.0.0.1:7860 这个地址即可进入 SD 界面

    进入 SD 界面后点击右上角的 Extensions ，再点击 Available ，将 localization 的 √ 取消。如果下面什么也没有，点击 Load from 这大按钮 (由于国内网络问题，可能会加载不出来)。找到 zh_CN localization ，再点击右边的 install 按钮即可安装

    点击右上角的 Settings 按钮，再点击左侧栏的 User interface 拉到最下面，将 Localization 下面的 None 改为 zh_CN ，拉到最上面，点击 Apply settings 和 Reload UI 这两个大按钮。

    __到此为止，SD 的基础的安装教程已经结束了ヾ (≧▽≦_)o_*

    • 下面的是 SD 的拓展教程

    这里以 sd-webui-controlnet为例：

    • 在右上角 拓展下面点击 可用和 加载自，找到 sd-webui-controlnet这个脚本，点击右边的install即可安装。安装成功后点击已安装并点击 应用并重启用户界面。

      如果加载不出来 (国内网络问题) 或者没找到，可以点击 从网址安装，输入 https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git 这个网址，点击安装即可。安装成功后点击 已安装并点击 应用并重启用户界面。

      如果还是安装失败，就先 下载 sd-webui-controlnet，将它解压到 根目录/extensions/ 下面，并改名为 sd-webui-controlnet 。重启 SD 即可。

    • 重启后左下角出现 ControlNet 或 扩散控制网络字眼，说明安装成功了
    • 到 huggingface.co 挑一个模型下载 (模型的后缀名为 .pth )。
      将下载完成后的模型放进 根目录\extensions\sd-webui-controlnet\models\里面
    • 完成后记得重启

      重启后在 ControlNet 拓展下面就可以选择刚刚下载的模型了

    完成!(^▽^)

    模型下载：

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    其他：

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    Last modification：April 14, 2023
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