Difusión estable: configuración del entorno para la herramienta de generación de imágenes de difusión sencilla

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La herramienta de generación de imágenes de difusión estable es una tecnología basada en el aprendizaje profundo que puede generar imágenes de alta calidad a partir de ruido aleatorio y utilizar el modelo de probabilidad de los modelos probabilísticos de difusión para convertir gradualmente el ruido en imágenes de destino mientras se mantiene la estabilidad de la imagen y la diversidad sexual. La ventaja de la herramienta de generación de imágenes Stable Diffusion es que no necesita entrenar previamente una red generadora, sino que puede muestrear imágenes directamente de la distribución de datos y también puede adaptarse a diferentes dominios de imágenes, como rostros, animales, paisajes, etc. etc. La herramienta de generación de imágenes Stable Diffusion es una tecnología innovadora de síntesis de imágenes que puede proporcionar soluciones eficientes y prácticas para diversos escenarios de aplicación.

• Página de instalación: https://stable-diffusion-ui.github.io/docs/installation/

• GitHub: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

En el sistema, se debe incluir el entorno conda y no se requiere ninguna creación adicional.Durante la operación, se creará el entorno predeterminado en la carpeta.

Ruta de descarga de software:

1. Descarga Easy-Diffusion-Linuxel archivo zip.
2. Descomprima el paquete comprimido, cd easy-diffusion.
3. correr bash start.sh_

### Linux

1. [**Download** for Linux](https://github.com/cmdr2/stable-diffusion-ui/releases/download/v2.5.24/Easy-Diffusion-Linux.zip)
2. Extract:
   - Extract the file with your favourite file manager, or use `unzip Easy-Diffusion-Linux.zip` in a terminal.
   - After extracting the .zip file, please open a terminal, and go to the `easy-diffusion` directory.
3. Run:
   - In the terminal, run `./start.sh` (or `bash start.sh`)

This will automatically install Easy Diffusion, set it up, and start the interface. No additional steps are needed.

Ejecute bash start.sh e inicie el entorno de instalación.Si encuentra un proyecto de Git que no se puede descargar, puede descargarlo manualmente. Los puntos a tener en cuenta son los siguientes:

1. Debido a la velocidad de la red doméstica, algunos paquetes no se pueden instalar y deben instalarse manualmente. Consulte los errores 2 a 5.
2. El proyecto de GitHub no se puede descargar y debe descargarse manualmente. Se recomienda utilizar git sshel método.
3. El modelo de GitHub no se puede descargar. Después de la descarga manual, colóquelo en la carpeta correspondiente, es decir easy-diffusion/models, consulte el código fuente para obtener más detalles.

Si encuentra un error, debe reinstalar el paquete de Python, primero active el entorno Conda conda activate easy-diffusion/installer_files/envy luego instale el paquete de Python correspondiente.

conda activate stable_diffusion/easy-diffusion/installer_files/env

pip install facexlib==0.3.0 tb-nightly==2.14.0a20230702 sdkit==1.0.112 xformers==0.0.20 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Dirección de descarga del manual del modelo, consulte el código fuente de difusión estable-webui :

# codeformer
https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/download/v0.1.0/codeformer.pth

# gfpgan, gfpgan_model.py
https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth

# realesrgan, realesrgan_model.py
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-wdn-x4v3.pth
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-animevideov3.pth
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth

# ESRGAN, esrgan_model.py
https://github.com/cszn/KAIR/releases/download/v1.0/ESRGAN.pth

# midas, d_models.py
# dpt_large
https://github.com/intel-isl/DPT/releases/download/1_0/dpt_large-midas-2f21e586.pt
# dpt_hybrid
https://github.com/intel-isl/DPT/releases/download/1_0/dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt
# midas_v21
https://github.com/AlexeyAB/MiDaS/releases/download/midas_dpt/midas_v21-f6b98070.pt
# midas_v21_small
https://github.com/AlexeyAB/MiDaS/releases/download/midas_dpt/midas_v21_small-70d6b9c8.pt

Error 1: 遇到 Error "Error al conectarse al puerto 443 de github.com: se agotó el tiempo de conexión"

Ahora mismo:

fatal: unable to access 'https://github.com/cmdr2/stable-diffusion-ui.git/': Failed to connect to github.com port 443: Connection timed out

EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEE

ERROR: git clone failed

Error downloading Stable Diffusion UI. Sorry about that, please try to:
 1. Run this installer again.
 2. If that doesn't fix it, please try the common troubleshooting steps at https://github.com/cmdr2/stable-diffusion-ui/wiki/Troubleshooting
 3. If those steps don't help, please copy *all* the error messages in this window, and ask the community at https://discord.com/invite/u9yhsFmEkB
 4. If that doesn't solve the problem, please file an issue at https://github.com/cmdr2/stable-diffusion-ui/issues

Thanks!

Ubicado en: on_env_start.shScript, ingrese easy-diffusion/scriptsa la carpeta, descargue manualmente https://github.com/cmdr2/stable-diffusion-ui.git/, eso es todo, se recomienda usar git sshdescargar

git clone [email protected]:easydiffusion/easydiffusion.git

Error 2: Error encontrado "Ningún módulo llamado facexlib"

Este problema también se encontrará al instalar sdkit, a saber:

  Preparing metadata (setup.py) ... error
  error: subprocess-exited-with-error
  
  × python setup.py egg_info did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [17 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "/tmp/pip-install-ftrx1th1/gfpgan_051d13278c764431bd5491fa888528ee/setup.py", line 48, in get_hash
          from facexlib.version import __version__
      ModuleNotFoundError: No module named 'facexlib'
...

Puedes instalarlo manualmente directamente, es decir,pip install facexlib==0.3.0

Error 3: error encontrado "gfpgan 1.3.8 depende de tb-nightly"

Cambie la fuente de instalación a aliyun:

pip install tb-nightly==2.14.0a20230702 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Error 4: Error encontrado "Ningún módulo llamado sdkit"

Este es el paquete de instalación clave, a saber

  File "easy-diffusion/ui/easydiffusion/utils/save_utils.py", line 10, in <module>
    from sdkit.utils import save_dicts, save_images
ModuleNotFoundError: No module named 'sdkit'

Primero instale facexliby tb-nightly, y luego directamente pip install sdkit==1.0.112 , puede hacerlo.

Bug5: 遇到 Bug “No hay módulo 'xformers'. Proceder sin él.

Ahora mismo

No module 'xformers'. Proceeding without it.

Cambie la fuente de instalación a aliyun:

pip install xformers==0.0.20 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

La operación es exitosa y el registro es el siguiente:

21:25:07.312 INFO cuda:1 Global seed set to 0                                      seed.py:65
Sampling:   0%|                                                        | 0/1 [00:00<?, ?it/s]21:25:07.484 INFO cuda:1 seeds used = [0]                                  sampler_main.py:64
100%|████████████████████████████████████████████████████████| 25/25 [00:01<00:00, 22.85it/s]
Sampling: 100%|████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:01<00:00,  1.53s/it]
21:25:09.258 INFO cuda:1 Task completed                                        renderer.py:73
21:25:09.507 INFO cuda:1 Session 1688389496479 task 139918897684288       task_manager.py:367
completed by NVIDIA A100-SXM4-80GB. 

La imagen de prueba de salida es la siguiente:

referencia:

• Zhihu-Anaconda-Crear un entorno virtual de python con conda

• Cómo arreglar "ModuleNotFoundError: ningún módulo llamado 'facexlib'"

• Bilibili - Instrucciones complementarias para instalar la nueva versión de stable-diffusion-webui

• CSDN - Sin módulo 'xformers'. Proceder sin él.

• Cree y ejecute un entorno de difusión estable de generación de imágenes de IA