- Регистрация
- 10.05.2014
- Сообщения
- 1 187
- Реакции
- 406
- Баллы
- 83
Что такое Stable Diffussion?
Stable Diffusion - это бесплатный аналог ( с открытым исходным кодом ) Midjourney, который позволяет создавать изображения на основе текстовых описаний. Он был выпущен в 2022 году и разработан группой компаний CompVis в Мюнхенском университете совместно с Runway, EleutherAI и LAION.
Stable Diffusion представляет собой инновационный подход к генерации изображений, который использует текстовые данные для создания высококачественных визуальных контентов.
Это предоставляет пользователям возможность превратить текстовые описания в уникальные и привлекательные изображения.
Примеры сгенерированных мною картин на Stable Diffusion на своем ноутбуке
Кому это нужно?
Всем, кому нужны уникальные картинки для контента. Их можно использовать для автоматического наполнения своих сайтов, групп и пабликов в социальных сетях, для наполнения товарами интернет магазинов и т.д.
Применение широкое.
Что мы будем делать в рамках статьи?
Мы установим у себя на домашнем ПК / Ноуте Stable Diffusion и будем генерировать картинки через наш любимый Zennoposter )
Требования
Для того, чтобы поднять Stable Diffusion у себя на ПК по данному примеру, у вас должна быть Видеокарта Nvidia хотя бы с 4гб оперативной памятью.
Характеристики Ноутбука на котором поднимался StableDiffusion в данном эксперименте
Качаем Stable Difussion с WebUI и обученные модели
Stable Diffusion с WebUI - Официальный можно скачать отсюда -> GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
Модели Stable Diffusion - Качаем отсюда CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face
Дообученная модель для более качественной генерации лиц - stabilityai/sd-vae-ft-mse-original · Hugging Face
* Я в данном эксперименте взял vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt так как характеристики ноута позволяют, если у вас характеристики поменьше, можете взять более слабые версии
Дообученные обычными пользователями модели можно взять отсюда: https://civitai.com/
Для данного эксперимента я скачал несколько дообученных моделей
ИМХО из них лучший Deliberate https://civitai.com/models/4823/deliberate , на нем и сгенерированы картинки выше в примерах.
После того как скачали модели, их всех кидаем в папку models/Stable-diffusion
Следующее, что нам нужно сделать - чутка подкорректировать файл webui-user.bat для лучшей генерации лиц. Для этого открываем файл в любом текстовом редакторе, например Notepad++
Вот содержимое файла у меня:
Сохраняем и закрываем.
Все, теперь можно запустить у нас Stable Diffusion. Для этого запускаем webui-user.bat
У вас должна открыться консоль и там вы увидите нечто такое:
Это значит, что у нас webui запущен и можно поэкспериментировать с моделями, генерировать картинки. Для этого в браузере переходим:
http://127.0.0.1:7860/
Перед вами откроется веб интерфейс:
ZennoPoster
Шаблон у нас минимальный. Генерирует изображение согласно промту ( описанию ) во входных настройках, или же берет с файла, тоже указывается во входных настройках.
Работает шаблон через API.
Шаблон прикладываю.
Заключение
Это просто был эксперимент. Мне на данный момент генерация изображений не очень то и нужно )) Но скоро понадобиться.
Точно также можно на домашнем ПК поднять аналоги Chat GPT. Я уже пробовал на CPU запустить языковую модель Alpasta. Работает конечно очень медленно на cpu, долго генерирует, на GPU еще не запускал, но на следующем конкурсе возможно напишу статью и про него ))
В чем преимущество локального поднятия? Это генерация контента БЕСПЛАТНО и БЕЗ ограничений.
Если учитывать, что картинки размером 500x500 генерируются примерно за 3-4 секунды, то в сутки можно будет генерировать примерно 20-30к картинок для контента. А это неплохой результат.
Также SD и шаблон можно использовать для автогенерации видео через ffmpeg например. Где визуальную часть будет генерировать SD например )
В общем применений много, все на ваше усмотрение.
А вам желаю много трафика и рекордного профита
Stable Diffusion - это бесплатный аналог ( с открытым исходным кодом ) Midjourney, который позволяет создавать изображения на основе текстовых описаний. Он был выпущен в 2022 году и разработан группой компаний CompVis в Мюнхенском университете совместно с Runway, EleutherAI и LAION.
Stable Diffusion представляет собой инновационный подход к генерации изображений, который использует текстовые данные для создания высококачественных визуальных контентов.
Это предоставляет пользователям возможность превратить текстовые описания в уникальные и привлекательные изображения.
Примеры сгенерированных мною картин на Stable Diffusion на своем ноутбуке
Кому это нужно?
Всем, кому нужны уникальные картинки для контента. Их можно использовать для автоматического наполнения своих сайтов, групп и пабликов в социальных сетях, для наполнения товарами интернет магазинов и т.д.
Применение широкое.
Что мы будем делать в рамках статьи?
Мы установим у себя на домашнем ПК / Ноуте Stable Diffusion и будем генерировать картинки через наш любимый Zennoposter )
Требования
Для того, чтобы поднять Stable Diffusion у себя на ПК по данному примеру, у вас должна быть Видеокарта Nvidia хотя бы с 4гб оперативной памятью.
Характеристики Ноутбука на котором поднимался StableDiffusion в данном эксперименте
Качаем Stable Difussion с WebUI и обученные модели
Stable Diffusion с WebUI - Официальный можно скачать отсюда -> GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
Модели Stable Diffusion - Качаем отсюда CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face
Дообученная модель для более качественной генерации лиц - stabilityai/sd-vae-ft-mse-original · Hugging Face
* Я в данном эксперименте взял vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt так как характеристики ноута позволяют, если у вас характеристики поменьше, можете взять более слабые версии
Дообученные обычными пользователями модели можно взять отсюда: https://civitai.com/
Для данного эксперимента я скачал несколько дообученных моделей
ИМХО из них лучший Deliberate https://civitai.com/models/4823/deliberate , на нем и сгенерированы картинки выше в примерах.
После того как скачали модели, их всех кидаем в папку models/Stable-diffusion
Следующее, что нам нужно сделать - чутка подкорректировать файл webui-user.bat для лучшей генерации лиц. Для этого открываем файл в любом текстовом редакторе, например Notepad++
Вот содержимое файла у меня:
Код:
@echo off
set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS= --api --xformers --vae-path "models\Stable-diffusion\vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt"
call webui.batСохраняем и закрываем.
Все, теперь можно запустить у нас Stable Diffusion. Для этого запускаем webui-user.bat
У вас должна открыться консоль и там вы увидите нечто такое:
Это значит, что у нас webui запущен и можно поэкспериментировать с моделями, генерировать картинки. Для этого в браузере переходим:
http://127.0.0.1:7860/
Перед вами откроется веб интерфейс:
ZennoPoster
Шаблон у нас минимальный. Генерирует изображение согласно промту ( описанию ) во входных настройках, или же берет с файла, тоже указывается во входных настройках.
Работает шаблон через API.
Шаблон прикладываю.
Заключение
Это просто был эксперимент. Мне на данный момент генерация изображений не очень то и нужно )) Но скоро понадобиться.
Точно также можно на домашнем ПК поднять аналоги Chat GPT. Я уже пробовал на CPU запустить языковую модель Alpasta. Работает конечно очень медленно на cpu, долго генерирует, на GPU еще не запускал, но на следующем конкурсе возможно напишу статью и про него ))
В чем преимущество локального поднятия? Это генерация контента БЕСПЛАТНО и БЕЗ ограничений.
Если учитывать, что картинки размером 500x500 генерируются примерно за 3-4 секунды, то в сутки можно будет генерировать примерно 20-30к картинок для контента. А это неплохой результат.
Также SD и шаблон можно использовать для автогенерации видео через ffmpeg например. Где визуальную часть будет генерировать SD например )
В общем применений много, все на ваше усмотрение.
А вам желаю много трафика и рекордного профита
- Номер конкурса статей
- Девятнадцатый конкурс статей
- Тема статьи
- Нестандартные хаки
- Генерация
- Другое
Последнее редактирование:
На процессоре работает.
