用 AI 生成漂亮小姐姐（一）——Stable Diffusion 小白搭建教程

WalkerD發表於2023-04-07
AI

最近 AIGC、ChatGPT 等話題持續發酵，熱門程度不亞於之前的 “元宇宙”。抖音、小紅書到處都是機器對話、AI 繪圖的影片。我看見別人生成的漂亮小姐姐圖片眼饞得不行，終於按捺不住自己的好奇心，也嘗試一下搭建。本文只是簡單記錄一下搭建過程。
△ 別人生成的漂亮小姐姐
△ 別人生成的漂亮小姐姐
我使用的是 Stable Diffusion，官網：stablediffusionweb.com，可以輸入關鍵字生成超清影像，而且會出乎你的意料，等待結果的過程還是很期待的。不過生成的結果在於使用了什麼模型，生成之前需要輸入英文關鍵字。在官網可以直接測試：stablediffusionweb.com/#demo

為了方便嘗試，我自己購買了個雲主機，選用的是厚德雲主機（室友推薦的，價效比高）。雲主機配置如下：
CPU：8 核
記憶體：16 GB
系統： Ubuntu Server 22.04、Python 3.10（當然最推薦使用 GPU 主機了！）

選擇國外 IP，下載 github 的內容速度會快一點。

雲主機的配置要夠高，這裡我真心推薦厚德雲的雲主機，新人註冊有代金券可以用，可以按天按月購買，有各種配置可以選，價格也還好。我是直接先買了一天的，搭建試試。

厚德雲官網：www.houdeyun.cn

註冊賬號後登陸，點選右上角的 “控制檯”，點選 “基礎雲”，選擇自己要的配置和型號，選擇“地區” 和 “系統”，右面選擇 “時長” 和 “流量”，直接購買就好了。

另外厚德雲還上線了 GPU 雲主機，我對比了幾家雲廠商，發現厚德雲的 GPU 價格非常優惠，AI 繪畫必備，生成速度快。

購買之後會分配公網 IP，主機名和密碼會透過簡訊傳送到手機，透過 ssh 去登入就好了。

下面正式開始。

  1. 配置下載源
# pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. Anaconda 安裝，下載連結：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers

Anaconda 是一個環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟體包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換，很方便。

  1. 下載上傳到主機後執行安裝，按照提示輸入，安裝成功。# ./Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh

  1. 建立一個命令軟鏈，可以直接使用 conda 命令

    # ln -s /root/miniconda3/bin/conda /usr/bin/conda
  2. 建立一個目錄放東西 /git/
# mkdir /git

  1. cd 進到 /git/ 目錄下

    # cd /git/
# git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git # git 上下載包

    7. 建立並啟用一個 conda 的環境：ldm ，進入到 stable-diffusion 目錄安裝 Stable Diffusion 環境

    # cd /git/stable-diffusion
# conda env create -f environment.yaml   # 要下載環境需要的依賴，需要很久
  2. 解決報錯：Command errored out with exit status 128: git fetch -q --tags Check the logs for full command output
# conda install -c anaconda git # 安裝 git

然後刪除重新執行：

# rm -rf /root/miniconda3/envs/ldm 
# conda env create -f environment.yaml

下載很久很久，最後沒有報錯，撒花。

啟用環境：

# conda activate ldm

另：停用一個環境：# conda deactivate

  1. 這一步下載模型，可以下載 ckpt 字尾的模型匯入，模型可以去各網站上找。例如：huggingface.co/CompVis （需要登入，直接註冊即可）

https://cyberes.github.io/stable-diffusion-models/#stable-diffusion-1-5

civitai.com/（已和諧）

模型可以參考這個帖子：zhuanlan.zhihu.com/p/592347520

我這邊按照 huggingface 裡的使用了一個不需要下載原始檔的：  https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4，可以直接根據文件裡輸入命令

# pip install --upgrade diffusers transformers scipy
  1. 安裝 torch，因為我的雲主機是 CPU，所以必須安裝 CPU 版本的：https://pytorch.org/get-started/locally/

如果支援 GPU 就安裝 CUDA ，但是需要看一下自己機器的 CUDA 版本，使用命令 “nvcc -V” 可以檢視。

按照官網的命令安裝：

# pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  1. 生成指令碼，建立一個 test.py

GPU 版：

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
device = "cuda"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to(device)
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]  
image.save("astronaut_rides_horse.png")

CPU 版：

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
#device = "cuda" #GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")


pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
pipe = pipe.to(device)

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"#圖片描述關鍵詞
image = pipe(prompt).images[0]


image.save("astronaut_rides_horse.png")#生成圖片的儲存路徑
  1. 最期待的一步來啦！執行指令碼生成圖片

`# python3 test.py
`
不出意外的話，開始需要下載很多東西，好多好多 G。下載之後會開始生成圖片，一些 Warning 可以直接忽略。下面是我踩了好多坑，報了好多錯之後執行成功的，生成用了 10 分鐘。機器配置太弱了沒辦法，估計 GPU 主機會快很多。

看了下雲主機監控，生成的這段時間飆了這麼高，CPU 大概佔了 45%，記憶體也差不多。

最後來看下我隨手嘗試生成的幾個圖片,宇航員騎馬：

又測試生成一個，生成時間大約花了 10 分鐘。

關鍵字：a girl with lavender hair and black skirt, fairy tale style background, a beautiful half body illustration, top lighting, perfect shadow, soft painting, reduce saturation, leaning towards watercolor

生成的結果：

又執行了一次上面的關鍵字，生成如下，貌似有點醜，不知道是不是模型的問題。

實話說，生成的圖片看起來怪怪的，這次生成漂亮的小姐姐失敗，不過初次搭建，磕磕絆絆也算成功啦，後面會研究一下，下載其他模型和關鍵詞最佳化來做嘗試。

另外現在是程式碼生成的，後續我會再考慮弄一個頁面工具，操作更方便。

Ps. 這篇內容主要是搭建教程，後續我會購買一個 GPU 主機來用來生成漂亮小姐姐。等我文章更新，帶你一步一步手動生成漂亮小姐姐。

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