安装运行Stable Diffusion在低配笔记本电脑或MacBook: 云推理指南

简介

Stable Diffusion 刚刚发布了其新版本 - Stable Diffusion 3。 根据人类偏好评估，它在排版和提示遵循方面已经超越了最先进的 text-to-image 图像生成系统，如 DALL·E 3, Midjourney v6, 和 Ideogram v1。

与其他图像生成模型相比，例如Midjourney，Stable Diffusion对图像具有更多控制权并且是免费使用的。唯一阻碍许多用户的是硬件要求。要在您的计算机上安装Stable Diffusion，您需要一块来自NVIDIA或AMD的专用图形卡，并且至少需要4GB的GPU内存。

但是，如果您没有专用的图形卡怎么办？如果您使用的是旧笔记本电脑或MacBook怎么办？如果您使用的计算机没有GPU怎么办？本指南将向您展示如何通过云服务绕过这些硬件限制，并释放您的AI艺术潜力。

逐步指南

第一步：安装Python和Git

首先，您需要在计算机上安装Python 3.10.6和Git。Windows和Mac用户都可以在这里找到Python 3.10.6的下载链接：Python 3.10.6。至于Git，您可以从Git官方网站下载安装程序：Windows | macOS

第二步：安装Stable Diffusion Web UI

在安装了Python和Git之后，您可以通过在终端中运行以下命令来安装Stable Diffusion Web UI：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

然后，您可以通过在Windows上运行webui-user.bat或在macOS上运行以下命令来启动Web UI：

cd stable-diffusion-webui
./webui.sh

第三步：访问Stable Diffusion Web UI

第一次启动Web UI时，它将自动设置环境并下载Stable Diffusion模型。设置完成后，Web UI页面将在您的默认浏览器中打开。您可以通过访问提供的链接访问Web UI。

如果出现由于GPU内存不足而导致加载模型失败的错误，请不必担心。您可以继续下一步使用云API服务。

第四步：设置云推断服务

有几个在线服务可用于Stable Diffusion云推断，例如Paperspace、Runpod、Kaggle和Omniinfer。在本指南中，我们将以Omniinfer为例。

首先，在Web UI中通过扩展安装sd-webui-cloud-inference。在Web UI界面中，切换到Extension选项卡，然后切换到Install from URL子选项卡。然后，粘贴来自sd-webui-cloud-inference GitHub的链接，并单击安装按钮。

完成安装后，切换到Installed子选项卡，然后单击“应用并重启”按钮。重新启动后，您可以在Web UI界面中看到Cloud Inference选项卡。

第五步：设置omniinfer.io密钥

安装了sd-webui-cloud-inference扩展后，您可以通过单击Web UI界面中的Cloud Inference选项卡来设置您的omniinfer.io密钥。为了获取密钥，您需要在omniinfer.io上注册并复制API密钥。一旦将API密钥粘贴到Web UI中，按下“测试连接”以确保成功。

第六步：启动云推断

现在，您可以通过在txt2img或img2img界面中选中启用云推断字段来启动云推断。然后选择您喜欢的“检查点”，调整提示，并单击“生成”按钮生成图像。

高级主题

对于诸如“img2img inpaint”、“Lora”、“ControlNet”和“VAE”之类的高级主题，请查看sd-webui-cloud-inference官方存储库上的教程。

总结

本文提供了一个全面的指南，介绍了如何利用Stable Diffusion，即使没有专用的GPU硬件也能进行文本到图像的生成。它详细说明了逐步说明，从安装Python和Git开始，然后是设置Stable Diffusion Web UI。此外，它还讨论了通过云推断服务（如Omniinfer）访问Web UI，克服硬件限制以及设置云推断扩展。指南最后介绍了启动云推断的说明，并提供了进一步探索高级主题的资源。总的来说，本文通过利用云服务和Stable Diffusion提供的先进图像生成技术，赋予用户释放其AI艺术潜力的能力。