Stable Diffusion è un modello di apprendimento automatico sviluppato da Stability AI per generare immagini digitali da descrizioni in linguaggio naturale. Il modello può essere utilizzato per diverse attività come la generazione di traduzioni da immagine a immagine guidate da prompt di testo e l'upscaling di immagini.
A differenza dei modelli concorrenti come DALL-E, Stable Diffusion è open source e non limita artificialmente le immagini che produce. La diffusione stabile è stata addestrata su un sottoinsieme del set di dati LAION-Estetica V2. Può funzionare sulla maggior parte dell'hardware consumer dotato di una GPU modesta ed è stato acclamato PC World come "la prossima app killer per il tuo PC".
Poiché Stable Diffusion viene eseguito localmente e non nel cloud, come accennato non c'è limite al numero di immagini che puoi produrre ma per usarlo dovrai sporcarti un po' con l'impostazione dell'ambiente del tuo PC poiché non è realmente un'applicazione, è un descrittore basato su testo della riga di comando che utilizzerà python per generare le tue immagini, quindi non c'è installazione né GUI.
In questa guida, ti mostreremo come installare ed eseguire Stable Diffusion sul tuo PC locale in modo da poter iniziare a produrre alcune immagini interessanti da solo.
Requisiti hardware e software
Non commettere errori, Stable Diffusion non funzionerà su un PC di patate, per raccogliere la potenza delle immagini generate dall'IA, questo è ciò di cui avrai bisogno:
- Una GPU con almeno 4 GB di VRAM
- 10 GB di spazio su disco rigido
- Python e librerie (il programma di installazione di Miniconda3 installerà tutto ciò di cui hai bisogno)
- I file di diffusione stabile
- Idiota
- Qualsiasi sistema operativo (Windows, Linux, macOS)
Installazione di componenti
Per questo tutorial, tratteremo l'installazione e l'esecuzione di Stable Diffusion su PC Windows. I passaggi qui presentati sono presentati in modo tale che l'installazione possa essere eseguita su qualsiasi sistema operativo, ma le istruzioni precise saranno per il sistema operativo Windows.
GIT
La prima cosa da fare è installare GIT. È uno strumento che ti consentirà di mantenere e installare facilmente repository da Internet. per installarlo vai su: https://git-scm.com/ e clicca su scarica. Segui le istruzioni per la tua versione del sistema operativo. Se sei uno sviluppatore hai familiarità con GIT e se lo hai già installato puoi saltare questo passaggio.
Una cosa importante quando si installa GIT localmente è selezionare di usarlo tramite la riga di comando (la seconda opzione che dice "Git dalla riga di comando e anche da software di terze parti").
Miniconda3
Ora, quando abbiamo installato GIT, la prossima cosa è usare Miniconda3 per installare python e tutte le librerie richieste che sono necessarie. Ottieni il programma di installazione su: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 è fondamentalmente un programma di installazione semplice, quindi non devi installare tonnellate di cose manualmente da diversi siti Web e fonti, è ben confezionato nel programma di installazione che si occuperà di tutto.
Diffusione stabile
Dopo i due passaggi precedenti, siamo ora pronti per installare effettivamente Stable Diffusion. Vai a https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access e installa la libreria più recente (al momento della stesura di questo articolo è stable-diffusion-v1-4-original, l'ultima a destra), la libreria ha una dimensione di quasi 5 GB, quindi preparati per un grande download.
Dopo aver installato l'ultima libreria di stable diffusion è il momento di aggiornarla alla versione più recente. Puoi scaricare ZIP da GIT HUB https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Una volta scaricato clicca sul pulsante Start di Windows e digita Miniconda3 e clicca su apri. Crea una cartella e nominala come vuoi su un'unità a tua scelta. Per questo esempio, installeremo tutto nel disco C nella cartella AI_art, segui le istruzioni seguenti ma usa invece i tuoi nomi e la tua destinazione. Non chiudere Minicoda3 dopo aver digitato i comandi!!!
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art
Estrai i file GitHub che hai scaricato nella tua nuova cartella e torna a Minicoda3 e digita i comandi successivi:
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1
Lascia che l'intero processo finisca, alcuni file sono di grandi dimensioni e potrebbe richiedere del tempo. Al termine dell'intero processo, copia il file del checkpoint che hai scaricato in: C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1
Dopo che il file è stato copiato, rinominalo in model.ckpt e hai finito.
Esecuzione di diffusione stabile
L'ambiente creato è necessario per utilizzare effettivamente Stable Diffusion per creare immagini. Ogni volta che vuoi usarlo dovrai eseguirlo, quindi vai in Miniconda3 e al suo interno digita:
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
dopo che siamo all'interno della cartella chiama lo script con i parametri:
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1
e il gioco è fatto, la tua immagine viene creata e si trova in C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples