stable diffusion本地部署教程

Stable Diffusion是一种生成模型,用于根据给定的文本输入生成图像。要在本地部署Stable Diffusion,您需要完成以下步骤:

  1. 安装依赖项 首先,确保您的计算机上已安装了Python(推荐使用3.8或更高版本)和pip。然后,安装以下依赖项:
pip install torch torchvision

      2. 获取预训练模型

从GitHub或其他可靠来源下载预训练的Stable Diffusion模型文件(.pth或.pt)。将模型文件放在一个方便访问的目录中。

      3. 编写代码

创建一个名为stable_diffusion.py的Python文件,并添加以下代码:

import argparse
import os
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Imagedef load_model(model_path):model = torch.load(model_path)model.eval()return modeldef generate_image(intent, parameters, width, height, ratio=1):transform = transforms.Compose([transforms.Resize((width // ratio, height)),transforms.ToTensor(),])if intent == "TTI":input_text = parameters["content"]width_height = (width, height)elif intent == "TTI+TTI":input_text = parameters["content"]width_height = (parameters["width"], parameters["height"])elif intent == "TTI+TTI+TTI":input_text = parameters["content"] + ", " + parameters["width"] + ", " + parameters["height"]width_height = (parameters["width"], parameters["height"])input_tensor = transform(Image.new("RGB", (width, height)))output = model.generate(input_text, input_tensor, width_height)return outputif __name__ == "__main__":parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--model", required=True, help="Path to the pretrained model")parser.add_argument("--intent", required=True, choices=["TTI", "TTI+TTI", "TTI+TTI+TTI"], help="Generation intent")parser.add_argument("--parameters", required=True, type=str, help="Parameters for the generation")parser.add_argument("--width", type=int, default=512, help="Output image width")parser.add_argument("--height", type=int, default=512, help="Output image height")parser.add_argument("--ratio", type=float, default=1, help="Aspect ratio of the output image")args = parser.parse_args()model = load_model(args.model)output = generate_image(args.intent, args.parameters, args.width, args.height, args.ratio)output.save("output.png")

       4. 运行代码 在命令行中,导航到包含stable_diffusion.py文件的目录。然后,使用以下命令运行代码,将<model_path>替换为预训练模型文件的实际路径:

python stable_diffusion.py --model <model_path> --intent TTI --parameters "content:<your_content>" --width 512 --height 512 --ratio 1

<your_content>替换为您想要生成的图像的描述。例如,要生成一张描绘“一只猫坐在沙发上”的图像,您可以使用content:"a cat sitting on a sofa"

这将在当前目录下生成一个名为output.png的图像文件。您可以根据需要调整输出图像的宽度、高度和比例。

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