Linux下Stable Diffusion安装使用教程

  在日常工作中,Stable Diffusion可以为设计师提供脑洞大开的创意素材以及处理图像修复、提高图像分辨率、修改图像风格等任务,辅助实现创意落地。本文从安装教程入手,记录下在Linux环境下,如何安装Stable Diffusion,以及模型插件的安装。

介绍

  Stable Diffusion是一种通过模拟扩散过程,将噪声图像逐渐转化为目标图像的文生图模型,具有较强的稳定性和可控性,可以将文本信息自动转换成高质量、高分辨率且视觉效果良好、多样化的图像。

安装

  首先需要安装python3的环境,SD(Stable Diffusion的简称,下面都用SD进行指代)推荐的版本是python3.10,这里看下笔者的电脑环境:

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$ python3 -V
Python 3.10.12

$ pip -V
pip 23.2.1

  然后我们执行git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git,将项目克隆到本地:

克隆

  项目克隆下来后,我们需要切换到SD项目里面去安装依赖:

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cd stable-diffusion-webui
pip3 install -r requirements.txt

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  在安装过程中我们会看到有下面这种报错的情况,一般都是某个依赖安装不上,我们可以查看具体的报错信息,然后尝试手动安装:

error

  比如pytorch,下载安装比较慢,会导致报错,我们可以尝试下面的命令进行手动安装:

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# cpu版本
pip3 install torch==2.0.0+cpu torchvision=0.15.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# gpu版本
pip3 install torch==2.0.0+cu115 torchvision=0.15.1+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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  pytorch分为CPU版本和GPU版本,其中GPU版本的安装需要先安装CUDA,可以参考CUDA和cuDNN安装教程。所有依赖安装完成后,如果我们直接执行启动命令:

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./webui.sh

  有可能会如下报错:

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ERROR: Cannot activate python venv, aborting...

  我们需要使用python创建一个虚拟环境:

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python3 -m venv venv_name
source venv_name/bin/activate

cd stable-diffusion-webui/
./webui.sh

  看到以下提示,就说明启动成功了,我们在浏览器打开http://localhost:7860

启动成功

  如果我们启动时想要加一些参数,比如,启动时不想要cuda的校验,打开webui.sh,添加以下命令行参数:

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export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --precision full --no-half"

  这样启动后我们服务器只能通过localhost访问,如果我们想要服务器可以通过远程访问,添加参数:

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export COMMANDLINE_ARGS="--server-name 0.0.0.0"

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  我们还可以为SD设置访问密码的限制:

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export COMMANDLINE_ARGS="--gradio-auth username:password"

登录限制

插件扩展的安装

  SD还有一些不错的插件和扩展可以配合使用。

Easynegative

  反向提示词(Negative prompt),就是我们不想出现什么的描述,例如一些容易变形的身体部位的描述等。EasyNegative是目前使用率极高的一款反向提示词embedding模型,可以有效提升画面的精细度,避免模糊、灰色调、面部扭曲等情况,适合动漫风大模型。

  它的用法也是最简单的,下载easynegative.safetensors文件,并且放到stable-diffusion-webui/embeddings/目录下,然后在反向输入词中,输入触发关键词easynegative,就可以使用了;除此之外,还有以下一些可以用的Embedding模型:

  • Deep Negative_v1_75t:Deep Negative可以提升图像的构图和色彩,减少扭曲的面部、错误的人体结构、颠倒的空间结构等情况的出现,无论是动漫风还是写实风的大模型都适用。
  • badhandv4:badhand 是一款专门针对手部进行优化的负面提示词embedding模型,能够在对原画风影响较小的前提下,减少手部残缺、手指数量不对、出现多余手臂的情况,适合动漫风大模型。
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  我们将Embedding模型放入文件夹后,重启SD,在webui中找到Embedding面板,点击相应的模型就可以使用了。

Embedding模型使用

汉化插件

  相信全是英文界面的webui肯定没有几个小伙伴有耐心一个个的看下去,因此汉化插件是必备的;官方有好几种安装方式,我们通过最简单的下载zip的方式;打开stable-diffusion-webui-localization-zh_CN,下载zip文件

下载ZIP

  解压zip文件,并把文件夹放到stable-diffusion-webui/extensions/文件夹中,放好之后目录如下:

路径

  重启webui,点击Extensions => Installed,可以看到我们的插件已经安装;确保已经勾选插件,如果没有,勾选后点击Apply and restart UI按钮启用:

确保插件已经安装

  然后就需要切换界面的语言,找到Settings => User interface => Localization选项,在下拉菜单中选中zh_CN,然后点击上面的两个按钮`Apply settingsReload UI``,等待一段时间后就可以看到我们的界面切换中文了。

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选择切换

sd-webui-prompt-all-in-one

  sd-webui-prompt-all-in-one也可以算是SD的必备实用插件之一了,它的作用在于提高提示词/反向提示词输入框的使用体验。它拥有更直观、强大的输入界面功能,它提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能,它支持多种语言,满足不同用户的需求。

  它的安装也非常简单,将插件克隆下来到extensions目录即可:

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cd stable-diffusion-webui
git clone https://gitee.com/physton/sd-webui-prompt-all-in-one.git extensions/sd-webui-prompt-all-in-one

  重启服务器,我们在界面上看到有各种密密麻麻的提示词,插件就生效了。

sd-webui-prompt-all-in-one

  我们来看下插件的主要功能,首先就是实时翻译功能了,由于SD只支持英文,对我们来说,怎么让它知道我们想要画什么图案就不是那么友好了,因此翻译工具是必备的;在插件的输入框中(注意,是插件的输入框,不是SD原始的输入框)输入内容后,插件会自动帮我们翻译。

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  同时,我们也不需要一个一个的输入翻译,可以在一次性输入完成后,点击一键翻译的按钮,将输入框中的内容统一进行翻译。

翻译功能

  对于密密麻麻的提示词,我们可以在下面可视化的快速调整某一提示词的权重或者顺序,不会因为各种符号问题而烦恼了。

调整权重和顺序

  而且在使用一段时间后,肯定积累了一些高频常用的提示词,使用收藏工具,可以把这些词收藏起来,后面使用就很方便了。

收藏功能

Adetailer

  adetailer是一款可以修复面部崩坏以及更换脸部标签的插件,操作比较简单,首先我们通过本地命令行来进行安装:

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cd stable-diffusion-webui
git clone https://github.com/Bing-su/adetailer.git extensions/adetailer

  安装完成后重启我们的SD进行,打开浏览器后发现文生图的左下方多了一个Adetailer选项,点击展开可以看到有一些参数调整,点击Enable ADetailer的选项就可以启用插件了:

adetailer运行界面

  我们选择mediapipe_face_full模型,在下面提示词中,我们可以更改最后生成的面部表情,比如这里我们写smile,可以让生成的人物表情更加的微笑;最后的运行效果,面部对比之前也更加的自然。

adetailer运行效果

一些地址

模型下载

C站civitai.com(需梯子)

huggingface.co(需梯子)

AIGC Cafe

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提示词生成工具

AI咒术生成器

Danbooru标签超市

提示词分享社区

lexica.art/


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