Stable Diffusion הוא מודל למידת מכונה שפותחה על ידי Stability AI כדי ליצור תמונות דיגיטליות מתיאורי שפה טבעית. ניתן להשתמש במודל למשימות שונות כמו יצירת תרגומים של תמונה לתמונה בהנחיית טקסט ושינוי קנה מידה של תמונות.
בניגוד לדגמים מתחרים כמו DALL-E, Stable Diffusion הוא קוד פתוח ואינו מגביל באופן מלאכותי את התמונות שהוא מייצר. דיפוזיה יציבה הוכשרה על תת-קבוצה של מערך הנתונים LAION-Aesthetics V2. זה יכול לפעול על רוב החומרה הצרכנית המצוידת ב-GPU צנוע וזכה לשבחים PC World בתור "אפליקציית הרוצח הבאה למחשב האישי שלך".
מכיוון ש-Stable Diffusion מתנהל באופן מקומי ולא בענן, כאמור אין הגבלה למספר התמונות שתוכלו להפיק אך על מנת להשתמש בו תצטרכו להתלכלך קצת עם הגדרת סביבת המחשב עבורו שכן זה לא באמת יישום, זה מתאר מבוסס שורת פקודה שישתמש בפיתון כדי ליצור את התמונות שלך, כך שאין התקנה או ממשק משתמש.
במדריך זה, נראה לך כיצד להתקין ולהפעיל את Stable Diffusion במחשב המקומי שלך, כך שתוכל להתחיל לייצר כמה תמונות מגניבות לגמרי לבד.
דרישות חומרה ותוכנה
אל תטעו, דיפוזיה יציבה לא תפעל על מחשב תפוחי אדמה, על מנת לקצור את הכוח של תמונות שנוצרו על ידי AI זה מה שתצטרכו:
- GPU עם לפחות 4GB של VRAM
- 10GB של שטח דיסק קשיח
- Python וספריות (מתקין Miniconda3 יתקין את כל מה שאתה צריך)
- קבצי הדיפוזיה היציבה
- Git
- כל מערכת הפעלה (Windows, Linux, macOS)
התקנת רכיבים
עבור הדרכה זו, אנו מכסים את ההתקנה וההפעלה של Stable Diffusion במחשב Windows. השלבים המוצגים כאן מוצגים באופן שניתן לבצע התקנה בכל מערכת הפעלה אך הוראות מדויקות יהיו עבור מערכת ההפעלה Windows.
GIT
הדבר הראשון שצריך לעשות הוא להתקין GIT. זהו כלי שיאפשר לך לתחזק ולהתקין ריפו בקלות מהאינטרנט. כדי להתקין אותו עבור אל: https://git-scm.com/ ולחץ על הורדה. עקוב אחר ההוראות עבור גרסת מערכת ההפעלה שלך. אם אתה מפתח אתה מכיר את GIT ואם כבר התקנת אותו אתה יכול לדלג על שלב זה.
דבר אחד שחשוב בעת התקנת GIT מקומית הוא לבחור להשתמש בו דרך שורת הפקודה (האפשרות השנייה שאומרת "Git משורת הפקודה וגם מתוכנת צד שלישי").
מיניקונדה 3
כעת, כאשר התקינו את GIT, הדבר הבא הוא להשתמש ב- Miniconda3 כדי להתקין את python ואת כל הספריות הנדרשות. קבל את המתקין בכתובת: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 הוא בעצם מתקין קל כך שלא צריך להתקין טונות של דברים באופן ידני מאתרים ומקורות שונים, הוא ארוז יפה במתקן שידאג להכל.
דיפוזיה יציבה
לאחר שני השלבים הקודמים, אנו מוכנים כעת להתקין בפועל Diffusion Stable. לך ל https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access ולהתקין את הספרייה העדכנית ביותר (נכון לכתיבת מאמר זה כרגע היא stable-diffusion-v1-4-original, האחרונה מימין), הספרייה בגודל של כמעט 5GB אז היו מוכנים להורדה גדולה.
לאחר התקנת הספרייה העדכנית ביותר של דיפוזיה, הגיע הזמן לעדכן אותה לגרסה החדשה ביותר. אתה יכול להוריד ZIP מ-GIT HUB https://github.com/CompVis/stable-diffusion
לאחר ההורדה לחץ על כפתור ההפעלה של Windows והקלד Miniconda3 ולחץ על פתח. צור תיקיה וקרא לה איך שאתה רוצה בכונן לבחירתך. עבור דוגמה זו, נתקין את הכל בדיסק C תחת התיקיה AI_art, עקוב אחר ההוראות למטה אך השתמש בשמות וביעד משלך במקום זאת. אין לסגור את Minicoda3 לאחר הקלדת פקודות!!!
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art
חלץ קבצי GitHub שהורדת לתיקיה החדשה שלך וחזור ל-Minicoda3 והקלד את הפקודות הבאות:
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1
תן לכל התהליך להסתיים, חלק מהקבצים גדולים וזה עלול לקחת זמן מה. לאחר סיום התהליך והשלמת התהליך, העתק את קובץ המחסום שהורדת ל: C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1
לאחר העתקת הקובץ שנה את שמו ל-model.ckpt ותסיים.
הפעלת דיפוזיה יציבה
הסביבה שנוצרה נחוצה כדי להשתמש בפועל ב-Stable Diffusion ליצירת תמונות. בכל פעם שתרצו להשתמש בו תצטרכו להפעיל אותו, אז היכנסו אל Miniconda3, ובתוכו הקלידו:
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
אחרי שאנחנו בתוך התיקיה קוראים לסקריפט עם הפרמטרים:
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1
וזהו, התמונה שלך נוצרה והיא ממוקמת ב-C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples
גורם שגיאה
