建立自己的人工智能网站（基于稳定扩散模型）

自从稳定扩散模型发布以来，“AI文本和图像生成”进入了人们的视野。 AI绘画的通用算法Stable Diffusion已经很神奇了。近日，有网友将真人的形象放到了自主学习的模型中。这使得它的训练效果非常虚假，以至于人们很难分辨哪些图像是人工智能生成的，还是真人拍摄的。

接下来，小编将从零开始搭建自己的人工智能网站，并基于本地模型进行AI绘画操作

参考编号：

git地址：
https://github.com/11AUTOMATIC- 1 diffusive-webui
文档：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki
模型地址：
https://hugging 1 拥抱。 CompVis/stable-diffusion
2 C 页：
https://civitai.com/
3 默认模型
https://huggingface.co/runwayml/1 -5/diffusion-v blob /main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt

准备工作

硬件要求：

必须有 NVIDIA GPU、至少 4GB 的 VRAM 和至少 15GB 包的本地磁盘该项目需要 8.1解压后的G盘。（型号比较大）

软件安装： 1 需要安装Python 3.10.6
2 安装git
3 下载码：git://. AUTOMATIC1111/stable -diffusion-webui.git

Python安装参考：

网址：https://conda.io/en/latest/miniconda.html
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh #下载脚本
sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh # 执行
~/miniconda3/bin/conda init #初始化Shell，以便直接运行conda
conda create --name d2 python=3.9  #关启shell，创建虚拟环境
conda activate d2 #激活 d2环境

创建AI网站

直接使用GitHub仓库：stable-diffusion-webui，地址’虚拟环境

conda写在最开始create -n aiPicture python==3.10.6
conda activate aiPicture

2查看cuda安装对应的torchtorch/https://org local/
安装：pip3 install torchvision torchaudio

测试：

3 下载代码并安装依赖

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111thwebi- -m pip install -r requiriements.txt #进入仓库目录

4 模型下载

C页面：https://civitai.com/

按照开头给的地址下载即可。以下是来自C的示例
进入网站后，搜索ChilloutMix（当然其他的也可以），下载模型

注意：模型文件格式有2种，分别是.ckpt（PickleTensor Model）和.ckpt（PickleTensor Model）。 safetensors（SafeTensor 模型）。 .safetensors 据说更安全，而且两种格式都很稳定——diffusion-webui 都支持，只需下载其中一种即可。

默认的项目模型如下所示。如果需要，您可以下载它（当 webbui.sh 启动并运行时会自动下载）

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/blob/main/ v1-5-pruned - emaonly .ckpt

将模型放入项目目录：models/Stable-diffusion

启动网页

启动：“python launch.py​​​​​​​​​​--listen”，稍等一下时间显示在网页上只需输入地址

或运行：运行webui.sh。不同之处在于默认模型是自动下载的。因为我们已经自己下载了模型，所以使用上面命令时遇到的问题

问题一：无法安装open_clip

这是因为网络无法连接外网

解决方案：pip安装 open_clip

问题 2：无法下载库（运行时错误：无法克隆 Taming Transformers。）解决方案： git clone git@github.com:CompVis/taming-transformers.git♸ 使用网站

现在打开网址，选择生成的模型

在C站上看到快速生成

终于可以用我们自己的AI网站生成我们想要的图像了。