CompVis/stable-diffusion 是一个开源项目,它实现了一种基于稳定扩散(Stable Diffusion)的生成对抗网络(GAN)训练方法。这个项目旨在提高 GAN 训练的稳定性和生成图像的质量。项目地址:https://github.com/CompVis/stable-diffusion
该项目主要包括以下特点:
CompVis/stable-diffusion 可以应用于各种图像生成任务,如将文本描述转换为图像(Text2Img)、风格迁移、超分辨率等。这个项目对于研究人员和开发者来说是一个有价值的资源,可以帮助他们更好地理解和实践基于稳定扩散的 GAN 训练方法。
本文主要是介绍在腾讯云CVM中搭建stable-diffusion-webui(https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)环境。
在腾讯云CVM的硅谷区域,申请一台4核8GB内存的服务器,选择公共镜像CentOS-64位-CentOS 8.4 64位。
系统盘选择100GB。
网络安全组-入站规则需要打开7860端口。建议带宽值直接拉到100Mbps,因为需要下载的依赖非常多,非常大。
ssh -o ServerAliveInterval=30 root@服务器IP地址 登录。
adduser sd (创建账户sd)
passwd sd (创建密码)
usermod -aG wheel sd (增加sudo权限)
su - sd (切换为sd用户)
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
安装完成后执行 “bash”命令,重新载入bash终端,确保conda命令可用
conda create -n sd python=3.10.6
conda activate sd
依赖安装:sudo yum install mesa-libGL -y
依赖安装:sudo yum install git -y
bash <(wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh)
没有cuda gpu,webui-user.sh 启动参数里加上: --skip-torch-cuda-test
export COMMANDLINE_ARGS=" --skip-torch-cuda-test"
启动命令:sh webui.sh --listen --port 7860 --precision full --no-half
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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