Stable diffusion概念

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stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui

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stable-diffusion-webui ❯ ./webui.sh
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Install script for stable-diffusion + Web UI
Tested on Debian 11 (Bullseye)
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Running on cs user
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Clone stable-diffusion-webui
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正克隆到 'stable-diffusion-webui'...
remote: Enumerating objects: 25633, done.
remote: Counting objects: 100% (20/20), done.
remote: Compressing objects: 100% (13/13), done.
remote: Total 25633 (delta 7), reused 18 (delta 7), pack-reused 25613
接收对象中: 100% (25633/25633), 31.61 MiB | 54.00 KiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (17963/17963), 完成.

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Create and activate python venv

只记录关键步骤

跳过下载检查

v1.0

~/stable-diffusion-webui/launch.py

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skip_install = True

v1.2

～/stable-diffusion-webui/webui.sh

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/sbin/ldconfig
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git fetch --all //只是下载代码到本地，不进行合并操作
git reset --hard v1.2.1  //把HEAD指向最新下载的版本

使用代理下载7个github的库https://ghproxy.com/

https://github.com/Stability-AI/stablediffusion/archive/refs/heads/main.zip

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https://github.com/salesforce/BLIP
https://github.com/sczhou/CodeFormer
https://github.com/crowsonkb/k-diffusion
https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
https://github.com/CompVis/taming-transformers

#/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.9/site-packages/
https://github.com/TencentARC/GFPGAN
https://github.com/openai/CLIP
https://github.com/mlfoundations/open_clip

pip源下载

https://pypi.org/project/xformers/

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pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
source  ~/stable-diffusion-webui/venv/bin/activate
pip  install facexlib

xformers
lpips
.
.
.

目录

repositories

~/stable-diffusion-webui/modules/paths.py

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$ tree -L 1 ~/stable-diffusion-webui/repositories
/home/cs/stable-diffusion-webui/repositories
├── BLIP
├── CodeFormer
├── k-diffusion
├── stable-diffusion-stability-ai
└── taming-transformers

5 directories, 0 files

CodeFormer

仓库代码https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/tag/v0.1.0

～/stable-diffusion-webui/modules/codeformer_model.py

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#CodeFormer版本v0.1.0
send_model_to（）

CodeFormer 预训练模型下载到～/stable-diffusion-webui/repositories/CodeFormer/weights

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$ tree ~/stable-diffusion-webui/repositories/CodeFormer/weights -L 2
/home/cs/stable-diffusion-webui/repositories/CodeFormer/weights
├── CodeFormer
│   └── codeformer.pth
├── dlib
│   ├── mmod_human_face_detector-4cb19393.dat
│   └── shape_predictor_5_face_landmarks-c4b1e980.dat
├── facelib
│   ├── detection_Resnet50_Final.pth
│   └── parsing_parsenet.pth
└── README.md

3 directories, 6 files

ESRGAN 放大

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/README_CN.md

  1. realesrgan-x4plus（默认）
  2. reaesrnet-x4plus
  3. realesrgan-x4plus-anime（针对动漫插画图像优化，有更小的体积）
  4. realesr-animevideov3 (针对动漫视频)

~/stable-diffusion-webui/modules/realesrgan_model.py

clip

Downloading: “https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_base_caption_capfilt_large.pth" to /home/cs/stable-diffusion-webui/models/BLIP/model_base_caption_capfilt_large.pth

https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_large_caption.pth

ViT-L-14

https://huggingface.co/laion/CoCa-ViT-L-14-laion2B-s13B-b90k/tree/main

wget ‐‐continue

Cannot locate TCMalloc (improves CPU memory usage)

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/sbin/ldconfig
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export COMMANDLINE_ARGS="--xformers  --medvram  --listen"

启动参数

16XX启动（图片分辨率最大方图为576×576）：–medvram –precision full –no-half –always-batch-cond-uncond –deepdanbooru –xformers

2G启动：–lowvram –always-batch-cond-uncond –deepdanbooru –xformers

4G启动（图片分辨率最大方图为576×576）：–medvram –always-batch-cond-uncond –deepdanbooru –xformers

6G启动（最大方图分辨率自行测试）：–medvram –always-batch-cond-uncond –deepdanbooru –xformers

8G及以上：–always-batch-cond-uncond –deepdanbooru –xformers

CPU启动（控制台不动可能需要回车）：–use-cpu all –no-half –skip-torch-cuda-test –deepdanbooru

deepdanbooru：这是一个用来给二次元图跑训练时提取信息的插件，需要额外安装，如果用了别人的pt训练包，一定要加上这个参数，不然效果天差地别，因为别人大概率是用了这个插件进行训练的

always-batch-cond-uncond：不清楚，不过推测应该是自动整理显存碎片的

xformers：优化显存占用情况的插件，需要额外安装，不支持CPU，不启用这个参数就要把4G及16XX中的medvram改为lowvram

precision full和no-half：完全精度和非半精度，也就是使用32位浮点运算而不是使用16位浮点运算，开启这两个参数会让显存占用增加，但图的质量会更好，但是cpu和16XX显卡必须开启，不然黑图或者

文生图（text2img）

参数 说明
Prompt 提示词（正向）
Negative prompt 消极的提示词（反向）
Width & Height 要生成的图片尺寸。尺寸越大，越耗性能，耗时越久。
CFG scale AI 对描述参数（Prompt）的倾向程度。值越小生成的图片越偏离你的描述，但越符合逻辑；值越大则生成的图片越符合你的描述，但可能不符合逻辑。
Sampling method 采样方法。有很多种，但只是采样算法上有差别，没有好坏之分，选用适合的即可。
Sampling steps 采样步长。太小的话采样的随机性会很高，太大的话采样的效率会很低，拒绝概率高(可以理解为没有采样到,采样的结果被舍弃了)。
Seed 随机数种子。生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可。

Sampling Steps 你可以理解让AI推演多少步，一般来说超过17基本就能看了，步数越多，画面中的细节就越多，但需要的时间也就越久，一般20~30是一个比较稳妥的设定。这个数不会改变画面内容，只会让内容更加精细，比如20的项链就是一个心形钻石，而50的项链还是同样的心形钻石，只是钻石上会有更加复杂的线条

Sampling method 你可以理解成AI推演的算法，一般Euler a，Euler ，DDIM，都是不错的，任选一个就行。

图片分辨率 这个就是拼显卡显存的，自己调吧，低于512X512可能画面就不会有太多细节了，越大的分辨率AI能发挥的地方就越多。

下边是3个扩展选项，一般不需要勾选。
Restore faces：勾选后可以生成更真实的脸，第一次勾选使用时，需要先下载几个G的运行库。
Tiling：让图片可以平铺（类似瓷砖，生成的图案左右上下都可以无缝衔接上自己）
Highres. fix：超分辨率，让AI用更高的分辨率填充内容，但生成的最终尺寸还是你上边设定的尺寸。

生成几次，每次多少张
Batch count：是一次运行几次
Batch size： 是同时生成多少张
比如：Batch count设置为4,用时N分钟*4，生成4张图；Batch count设置为4,用时N分钟，生成4张图，但是同时需要的显存也是4倍。512X512大概需要3.75GB显存，4倍就是15GB显存了。

CFG Scale AI有多参考你的Prompt与Negative prompt
开得越高，AI越严格按照你的设定走，但也会有越少的创意
开的越低，AI就越放飞自我，随心所欲的画。
一般7左右就行。

Seed 随机数种子，AI作画从原理上其实就是用一个随机的噪声图，反推回图像。但因为计算机里也没有真随机嘛，所以实际上，AI作画的起始噪声，是可以量化为一个种子数的。

Generate 开始干活按钮，这个就不用说了吧，点了AI就开始干活了。

Stable Diffusion checkpoint 在最左上角，是选择模型的

汉化

下载本 git 仓库为 zip 档案，解压，并把文件夹放置在 webui 根目录下的 extensions 文件夹中

https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN#%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8

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模型：ChilloutMix（基于Stable Diffusion 1.5）

关键词：<lora:koreanDollLikeness_v10:0.3>,<lora:taiwanDollLikeness_v10:0.2>(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37), ultra-detailed, 1 girl,cute, solo,beautiful detailed sky,detailed cafe,night,sitting,dating,(nose blush),(smile:1.1),(closed mouth) medium breasts,beautiful detailed eyes,(collared shirt:1.1), bowtie,pleated skirt,(short hair:1.2),floating hair

参数：Steps: 40, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 3131560428, Size: 768x1024（不同的图片参数有些许差异）

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例如配置如下：

<lora:koreanDollLikeness_v10:0.5> <lora:lora-hanfugirl-v1-5:0.5>,hanfu,medium breasts, glasses,

Negative prompt: ng_deepnegative_v1_75t,EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,disabled body,DeepNegative,tatoo

Size: 512x960, Seed: 872093151, Model: chilloutmix_NiPrunedFp32Fix, Steps: 26, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 10.5, Model hash: fc2511737a

本文标题:Stable diffusion概念

文章作者: 阿帅

发布时间:2023年04月02日 - 11时20分

最后更新:2023年08月13日 - 15时36分

原始链接:https://chengshea.github.io/lang/stable-diffusion/deep/

许可协议: "署名-非商用-相同方式共享 3.0" 转载请保留原文链接及作者。

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文章目录
  1. 1. stable-diffusion-webui
    1. 1.1. 跳过下载检查
    2. 1.2. pip源下载
    3. 1.3. 目录
      1. 1.3.1. repositories
        1. 1.3.1.1. CodeFormer
        2. 1.3.1.2. ESRGAN 放大
        3. 1.3.1.3. clip
    4. 1.4. 启动参数
    5. 1.5. 文生图（text2img）
    6. 1.6. 汉化
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