SDXL : Comment utiliser la diffusion stable
Récemment, un plug-in WordPress a été développé sur la base de Stable Diffusion XL (SDXL). Pour résumer d'ailleurs.
1. Qu’est-ce que la diffusion stable ?
Stable Diffusion est un grand modèle open source pour la génération d'images.
La version actuellement principalement utilisée est Stable Diffusion XL, également connue sous le nom de SDXL.
Site officiel:IA de stabilité
2. La diffusion stable est-elle gratuite ?
Stable Diffusion et d'autres grands modèles de Stability AI (y compris vidéo, voix, 3D) sont gratuits et open source. Vous pouvez déployer le code directement sur votre propre ordinateur ou serveur depuis le site officiel.
Cependant, la plupart du temps, nous ne le déploierons pas nous-mêmes car le coût est relativement élevé et la difficulté est relativement élevée. Par conséquent, le plus souvent, lors du développement d'un produit basé sur Stable Diffusion, nous devons appeler le site officiel ou l'API tierce Stable Diffusion, mais dans ce cas, nous devons payer les frais d'utilisation de l'interface.
3. Comment déployer Stable Diffusion ? (généré par Google Gemini)
Déployer le modèle de diffusion stable
Méthode 1 : utiliser une image Docker prédéfinie
- Extrayez l'image Docker :
docker pull stabilitéai/stable-diffusion:dernière
- Créez et démarrez le conteneur :
docker run -it --gpus all stableai/stable-diffusion:latest
Méthode 2 : déploiement manuel
- Installer les dépendances :
- Python 3.10.x
- PyTorch 1.13.0+
- vision de la torche 0.14.0+
- plate-forme hache 0.3.11
- transformateurs 4.28.0+
- accélérer 0.9.1+
- couronne 0.6.2+
- einops 0.4.1+
- câlinface_hub 0.10.0+
- Clonez le dépôt Stable Diffusion :
clone git https://github.com/huggingface/diffusers
- Installez la bibliothèque Stable Diffusion :
diffuseurs de cd
pip installer.
- Téléchargez les poids des modèles :
wget https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/sd-v1-5.ckpt
- Modèle de déploiement :
- Créez un script Python qui charge le modèle et définit ses entrées.
- utiliser
diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipeline
La classe exécute la génération d’images.
Mode d'emploi
Après avoir déployé le modèle de diffusion stable en suivant les étapes ci-dessus, vous pouvez utiliser la commande suivante pour générer l'image :
à partir des diffuseurs import StableDiffusionPipeline # Charger le pipeline du modèle = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("YOUR_MODEL_PATH") # Exécuter la génération d'image image = pipeline("YOUR_PROMPT")
indice
- utiliser
--gpus tout
Indicateur pour utiliser tous les GPU disponibles. - Ajustement
taille du lot
etnum_sorties
Paramètres pour contrôler la quantité et la qualité des images générées. - utiliser
sauvegarder_image()
La méthode enregistre l'image sur le disque local.
4. Comment utiliser l'API de diffusion stable ?
Vous pouvez facilement déployer vos propres grands modèles open source sur ce site Web. Vous pouvez également utiliser l'API de grands modèles déployés par d'autres.
1. Connectez-vous à ce site Web en utilisant votre compte GitHub
2. Entrez dans le tableau de bord
3. Sélectionnez un modèle de génération d'images
https://replicate.com/collections/text-to-image
Tous les modèles de génération d’images recommandés sont répertoriés ici.
4. Utiliser l'API du modèle
Il existe plusieurs modèles de diffusion stable et sdxl, il suffit d'en choisir un. Nous pouvons choisir le premier. Cliquez dedans et trouvez sa page API http :
Stability-ai/stable-diffusion – Exécuter avec une API sur Replicate
Voici l'exemple d'API et de code d'appel de ce modèle.
Vous pouvez également utiliser des packages js, python et autres SDK.
5. Résumé
Stable Diffusion est gratuit, open source et universel. SDXL est également le modèle de génération d'images de grande taille le plus largement utilisé à l'heure actuelle. Il peut vous aider à mettre en œuvre divers produits AIGC de génération d'images.