Stable Diffusion 开源项目教程

stablediffusionHigh-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stablediffusion

项目介绍

Stable Diffusion 是一个高分辨率图像合成项目，基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。该项目由 Stability AI 组织开发，旨在通过文本条件生成高质量的图像。Stable Diffusion 支持多种配置和模型，包括 Stable Diffusion v2，该版本使用了一个下采样因子为8的自编码器，以及一个865M参数的UNet和一个OpenCLIP ViT-H/14文本编码器。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境已安装以下依赖：

Python 3.7 或更高版本 PyTorch Intel Extension for PyTorch（如果使用CPU）

克隆项目

首先，克隆 Stable Diffusion 项目到本地：

git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git
cd stablediffusion

安装依赖

安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

运行示例

以下是一个简单的示例，使用 Stable Diffusion 生成一张图像：

python -m intel_extension_for_pytorch cpu launch --ninstance 1 --enable_jemalloc scripts/txt2img.py \
  --prompt "a corgi is playing guitar oil on canvas" \
  --ckpt <path/to/model_ckpt> \
  --config configs/stable-diffusion/intel/v2-inference-bf16.yaml \
  --precision full --device cpu --torchscript --ipex --bf16

请将 <path/to/model_ckpt> 替换为您的模型检查点路径。

应用案例和最佳实践

图像生成

Stable Diffusion 可以用于生成各种风格的图像，例如油画、水彩画等。通过调整文本提示和模型参数，可以生成具有不同艺术风格的图像。

图像编辑

Stable Diffusion 还支持图像编辑功能，可以通过深度条件扩散模型来保持图像的形状不变，同时进行风格转换。

最佳实践

文本提示优化：确保文本提示清晰且具体，以获得更好的生成效果。参数调整：根据需求调整模型参数，如指导尺度（guidance scale）和采样步数（sampling steps）。

典型生态项目

Hugging Face

Stable Diffusion 的模型权重可在 Hugging Face 上获取，支持 CreativeML Open RAIL++-M 许可证。

CLIPDrop

CLIPDrop 提供了一个公共演示，允许用户通过 Stable Diffusion 进行图像重构和混合操作。

KARLO

KARLO 是一个基于 Stable Diffusion 的模型，支持图像生成和编辑，具有高度的模块化和可组合性。

通过这些生态项目，用户可以进一步扩展 Stable Diffusion 的功能，实现更多样化的应用。

stablediffusionHigh-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stablediffusion

总结

**Stable Diffusion 开源项目教程总结**
**一、项目简介**
Stable Diffusion 是一个由 Stability AI 组织开发的高分辨率图像合成开源项目，采用潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。该项目通过文本条件输入能够生成高质量图像，支持包括Stable Diffusion v2在内的多种配置和模型，特别是使用了下采样因子为8的自编码器、865M参数的UNet和OpenCLIP ViT-H/14文本编码器。
**二、快速启动**
- **环境准备**：确保安装Python 3.7及以上版本、PyTorch及（如使用CPU）Intel Extension for PyTorch。

- **克隆项目**：通过Git命令将Stable Diffusion项目克隆到本地。
- **安装依赖**：使用`pip`安装项目的requirements.txt文件中列出的所有Python依赖包。
- **运行示例**：通过具体的Python命令使用Stable Diffusion生成图像，需指定文本提示、模型检查点路径及其他运算精度和设备相关参数。
**三、应用案例与最佳实践**
- **图像生成**：Stable Diffusion可根据不同风格和文本提示生成多种艺术风格的图像，如油画、水彩画等。
- **图像编辑**：支持图像编辑功能，通过深度条件扩散模型在不改变图像基本形状的基础上进行风格转换。
- **文本提示优化**：建议使用清晰具体的文本提示以获得更好的生成效果。
- **参数调整**：根据具体需求调整如指导尺度和采样步数等模型参数。
**四、典型生态项目**
- **Hugging Face**：提供Stable Diffusion模型权重，支持CreativeML Open RAIL++-M许可证。
- **CLIPDrop**：通过Stable Diffusion进行图像重构和混合操作的公共演示。
- **KARLO**：基于Stable Diffusion的独特模型，支持图像生成和编辑，高度模块化和可组合。
这些生态项目不仅丰富了Stable Diffusion的功能，也使其在更多样化的应用场景中得以扩展。通过访问[项目地址](https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stablediffusion)和探索相关生态，用户可以进一步学习和利用Stable Diffusion的威力。