截至我的最后更新（2023年），Stable Diffusion 是一个流行的开源深度学习模型，用于生成高质量的图像。由于它的强大功能和开放访问性，很多开发者和爱好者希望能够在本地环境中部署和使用它。以下是一个基本的本地部署教程，帮助你开始使用 Stable Diffusion。
准备工作
- 系统要求：确保你的计算机满足运行 Stable Diffusion 的最低配置要求，特别是具有足够的GPU资源（NVIDIA GPU建议，因为需要CUDA支持）。
- 安装 Python：Stable Diffusion 需要 Python 环境。请安装 Python 3.7 或更高版本，并确保 Python 和 pip 在你的系统路径中。
- 安装 Git：你需要 Git 来克隆 Stable Diffusion 的代码仓库。
安装步骤
- 克隆 Stable Diffusion 仓库：
在命令行中运行以下命令来克隆 Stable Diffusion 的官方仓库（以具体仓库地址为准，此处以示例地址表示）：
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
- 创建 Python 虚拟环境：
为了避免依赖冲突，建议在 Python 虚拟环境中安装和运行 Stable Diffusion：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在 Windows 上使用 venv\Scripts\activate
- 安装依赖：
Stable Diffusion 的仓库中通常会包含一个 requirements.txt 文件，列出了所有必需的 Python 依赖。使用 pip 安装这些依赖：
pip install -r requirements.txt
- 安装 PyTorch 和 CUDA：
Stable Diffusion 需要 PyTorch 和 CUDA。根据你的系统配置和 NVIDIA GPU，从 PyTorch 官网 获取安装命令。例如：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
请根据你的 CUDA 版本选择合适的安装命令。
- 下载模型权重：
访问 Stable Diffusion 的官方发布页面或 README 文件以获取模型权重文件的下载链接。下载权重文件，并将其保存到合适的目录下。
- 运行模型：
根据 Stable Diffusion 仓库中的指南运行模型。这可能涉及使用 Python 脚本和传递一些参数，比如模型权重文件的路径和你希望生成的图像的描述。
python scripts/run_model.py --model_path /path/to/model/weights.ckpt --prompt "A description of the image you want to generate"
注意事项
- 硬件要求：生成高质量图像对硬件有较高要求，特别是GPU。请确保你的硬件配置能够满足需求。
- 版权和合规性：使用 Stable Diffusion 生成的图像时，请注意遵守相关的版权和使用规定。
- 社区支持：如果在部署过程中遇到问题，可以查阅 Stable Diffusion 的官方文档，或在相关社区和论坛中寻求帮助。
通过以上步骤，你应该能够在本地环境中成功部署和运行 Stable Diffusion，开始生成自己的图像了。随着模型和相关技术的不断发展，相关步骤和要求可能会有所变化，请关注 Stable Diffusion 的官方仓库以获取最新信息。