手把手教你AI作画 篇一:了解AI作画从零开始,本地化部署stable diffusion AI绘图
作画前的准备工作
自从火了ChatGPT以后,还顺带把电脑AI作画也带火了,给大家看一个图片,你能看出来,这张图片全程是电脑AI作画,不是PS处理,也非美术师手绘?
那么,我们要电脑AI作画,我们需要准备什么?准备工作有哪些?本地化部署又有哪些好处呢?
本地化部署没有图片生成数量的限制,第二是不用花钱,第三,不用被nfsw约束,第四,不用等待,自由度很高,可以调试和个性化的地方也更多。
本地化部署的最低要求需要满足以下条件:
第一,操作系统必须是win10或者是win11,对于mac系统,我会在另一篇里详细讲。win7系统不行。(处理器至少I5起步,i3就没必要了,越高越好)
第二,内存要求必须大于等于16G,越大越好。双通道更佳。
第三,目前对于显卡,已经降低了要求,必须是nvidia显卡,GT1060起步,最低要求4GB显存,如果你是1063,不可以(以前要求至少GTX3080显卡,已经降低很多要求了)
第四,最好学会魔法上网,否则网页容易打不开,或者下载很慢。
第五,需要足够的耐心和学习的好奇心,多尝试,多搜索,很多踩坑的地方基本都写出来了,根据教材一步一步走,肯定能跑通。
使用的项目Stable diffusion WebUI项目
Stable diffusion大家都知道了,是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一,属于当红炸子鸡了。
不过,stable diffusion项目本地化的部署,是纯代码界面,使用起来对于非程序员没那么友好。
而stable diffusion webui,是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。
通过可视化的网页操作,更方便调试prompt,及各种参数。
同时也附加了很多功能,比如img2img功能,extra放大图片功能等等。
因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。
电脑环境配置
1.首先是安装miniconda
这个是用来管理python版本的,他可以实现python的多版本切换。下载地址:http://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
2.打开miniconda,输入conda -V 弹出版本号即为正确安装
开始菜单旁边有个放大镜,输入mini,找到miniconda3,以管理员身份打开
3.配置库包下载环境,加快网络速度(替换下载库包地址为国内的清华镜像站)
执行下面语句
conda config --set show_channel_urls yes
这步会生成.condarc 文件。文件路径为,在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。(如我的路径是C:UsersAdministrator。)
把下面的内容全部复制进去,全部覆盖原内容,ctrl+s保存,关闭文件。
运行conda clean -i 清除索引缓存,以确保使用的是镜像站的地址。
4.切换成其他盘来创建python环境
如果继续操作,会把整个项目创建在c盘,而很多人c盘容量紧张,可以创建在其他盘,比如D盘。
输入D: 然后回车。
说明:(后来才发现这一步并不能把项目装在d盘,他仍然是在c盘,不过没关系,他很小,不会占用太多空间,那咱继续往下操作)
5.创建python 3.10.6版本的环境
运行下面语句,创建环境。
conda create --name stable-diffusion-webui python=3.10.6
系统可能会提示y/n, 输入y,按回车即可。
显示done,那就完成了。在你的C:ProgramDataMiniconda3envsstable-diffusion-webui已经创建了一个新的项目。
6.激活环境
输入以下语句并且回车。
conda activate stable-diffusion-webui
7.升级pip,并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。
每一行输入后回车,等执行完再输入下一行,再回车。
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果不报错,证明已经完成。
8.安装git,用来克隆下载github的项目,比如本作中的stable diffusion webui
前往git官网http://git-scm.com/download/win
在放大镜里输入“git”,找到git cmd。
请输入以下语句,并且回车
git --version
查看git的版本,显示了版本号即安装成功。
9.安装cuda
cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序,所以我们需要它。
打开NVIDIA cuda官网,http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
(这里有人可能会打不开网页,如果打不开,请用魔法上网。)
你会发现有很多版本,下载哪个版本呢?
回到一开始的miniconda的小窗,输入nvidia-smi,查看你的cuda版本
然后安装自己的系统选择win10或者11,exe local,download
下载完后安装,这个软件2个G,可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。
好了,完成这步,电脑的基础环境设置终于完事了。
下面开始正式折腾stable diffusion了。
篇二会是stable diffusion环境配置篇,欢迎大家点赞收藏,评论,最后放几个福利,AI绘画的小姐姐。
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conda config --add channels 去看看
conda config --add channels 去看看
conda config --add channels 去看看
# 设置搜索时显示通道地址 从channel中安装包时显示channel的url,这样就可以知道包的安装来源
conda config --set show_channel_urls yes
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