Stable Diffusion es un modelo de aprendizaje automático desarrollado por Stability AI para generar imágenes digitales a partir de descripciones en lenguaje natural. El modelo se puede usar para diferentes tareas, como generar traducciones de imagen a imagen guiadas por indicaciones de texto y escalado de imágenes.
A diferencia de los modelos de la competencia como DALL-E, Stable Diffusion es de código abierto y no limita artificialmente las imágenes que produce. La difusión estable se entrenó en un subconjunto del conjunto de datos LAION-Aesthetics V2. Puede ejecutarse en la mayoría del hardware de consumo equipado con una GPU modesta y fue aclamado por PC World como "la próxima aplicación asesina para tu PC".
Dado que Stable Diffusion se ejecuta localmente y no en la nube, como se mencionó, no hay límite para la cantidad de imágenes que puede producir, pero para usarla tendrá que ensuciarse un poco configurando el entorno de su PC, ya que no es realmente una aplicación, es un descriptor basado en texto de línea de comando que usará Python para generar sus imágenes, por lo que no hay instalación ni GUI.
En esta guía, le mostraremos cómo instalar y ejecutar Stable Diffusion en su PC local para que pueda comenzar a producir algunas imágenes geniales por sí mismo.
Requisitos de hardware y software
No se equivoque, Stable Diffusion no se ejecutará en una PC papa, para aprovechar el poder de las imágenes generadas por IA, esto es lo que necesitará:
- Una GPU con al menos 4GB de VRAM
- 10 GB de espacio en disco duro
- Python y bibliotecas (el instalador de Miniconda3 instalará todo lo que necesita)
- Los archivos de difusión estable
- Git
- Cualquier sistema operativo (Windows, Linux, macOS)
Instalación de componentes
Para este tutorial, estamos cubriendo la instalación y ejecución de Stable Diffusion en PC con Windows. Los pasos presentados aquí se presentan de manera que la instalación se pueda realizar en cualquier sistema operativo, pero las instrucciones precisas serán para el sistema operativo Windows.
GIT
Lo primero que debe hacer es instalar GIT. Es una herramienta que le permitirá mantener e instalar fácilmente repositorios desde Internet. para instalarlo ve a: https://git-scm.com/ y haga clic en descargar. Siga las instrucciones para su versión del sistema operativo. Si eres desarrollador estás familiarizado con GIT y si ya lo tienes instalado puedes saltarte este paso.
Una cosa que es importante al instalar GIT localmente es seleccionar usarlo a través de la línea de comandos (la segunda opción que dice "Git desde la línea de comandos y también desde software de terceros").
miniconda3
Ahora que tenemos GIT instalado, lo siguiente es usar Miniconda3 para instalar python y todas las bibliotecas necesarias. Obtenga el instalador en: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 es básicamente un instalador fácil, por lo que no tiene que instalar toneladas de cosas manualmente desde diferentes sitios web y fuentes, está muy bien empaquetado en el instalador que se encargará de todo.
Difusión estable
Después de los dos pasos anteriores, ahora estamos listos para instalar Stable Diffusion. Ir https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access e instale la biblioteca más reciente (al momento de escribir este artículo, actualmente es stable-diffusion-v1-4-original, la última a la derecha), la biblioteca tiene un tamaño de casi 5 GB, así que prepárese para una gran descarga.
Después de instalar la última biblioteca de difusión estable, es hora de actualizarla a la última versión. Puedes descargar ZIP desde GIT HUB https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Una vez descargado haz clic en el botón de inicio de Windows y escribe Miniconda3 y haz clic en abrir. Cree una carpeta y asígnele el nombre que desee en una unidad de su elección. Para este ejemplo, lo instalaremos todo en el disco C en la carpeta AI_art, siga las instrucciones a continuación pero use sus propios nombres y destino en su lugar. ¡No cierre Minicoda3 después de escribir comandos!
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art
Extraiga los archivos de GitHub que ha descargado en su nueva carpeta y vuelva a Minicoda3 y escriba los siguientes comandos:
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1
Deje que termine todo el proceso, algunos archivos son grandes y puede llevar un tiempo. Una vez que todo el proceso haya finalizado y completado, copie el archivo de punto de control que descargó en: C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1
Después de copiar el archivo, cámbiele el nombre a model.ckpt y habrá terminado.
Ejecución de difusión estable
El entorno creado es necesario para usar Stable Diffusion para crear imágenes. Cada vez que quieras usarlo tendrás que ejecutarlo, así que entra en Miniconda3, y dentro escribe:
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
después de que estemos dentro de la carpeta, llame al script con los parámetros:
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1
y listo, se crea tu imagen y se ubica en C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples