白嫖谷歌搭建个人AI绘画（Stable-Diffusion），AMD卡也能玩转AI绘画
2023-04-24 14:23:46
使用谷歌 Colab 和 AMD 显卡体验 AI 绘画的乐趣
AI 绘画领域近年来风靡一时，然而，许多在线平台的收费机制令人望而却步。对于 AMD 显卡用户来说，本地搭建 Stable-Diffusion 模型又面临着不兼容的挑战。本文将详细介绍如何使用谷歌 Colab 和 AMD 显卡免费搭建 AI 绘画环境，让你尽情探索这一令人惊叹的领域。
谷歌 Colab 搭建
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打开谷歌 Colab： 访问 https://colab.research.google.com/ 在浏览器中打开谷歌 Colab。
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创建笔记本： 点击左上角的“新建笔记本”按钮，创建一个新的笔记本。
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安装必需库： 在第一个单元格输入以下代码并运行：
!pip install -q transformers accelerate
- 加载 Stable-Diffusion 模型： 在第二个单元格输入以下代码并运行：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForImageGeneration
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
model = AutoModelForImageGeneration.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
- 生成图像： 在第三个单元格输入以下代码并运行：
import torch
prompt = "a cat sitting on a chair"
image = model.generate_image(tokenizer([prompt], return_tensors="pt").input_ids, max_length=64)
image.save("image.png")
- 查看生成的图像： 在第四个单元格输入以下代码并运行：
from IPython.display import Image
Image("image.png")
使用 AMD 显卡加速
对于 AMD 显卡用户，通过以下步骤可以加速 Stable-Diffusion 模型：
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安装 ROCm： 在 Linux 系统上，安装 ROCm 以支持 AMD 显卡。
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配置环境变量： 在 ~/.bashrc 文件中添加环境变量。
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重新启动终端： 重启终端以使更改生效。
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安装 PyTorch： 安装 PyTorch 以使用 Stable-Diffusion 模型。
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安装 Stable-Diffusion 模型： 下载并解压 Stable-Diffusion 模型。
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修改配置文件： 在 ~/.config/accelerate/config.json 文件中将“device”的值改为“cpu”或“gpu”。
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运行 Stable-Diffusion 模型： 在终端中输入以下命令：
accelerate launch stable-diffusion/examples/inference.py --ckpt_path /opt/stable-diffusion/sd-v1-4.ckpt --prompt "a cat sitting on a chair" --output image.png
- 查看生成的图像： 输入以下命令查看生成的图像：
open image.png
常见问题解答
Q1：我无法在 AMD 显卡上加速 Stable-Diffusion 模型？
A1： 确保已按照说明安装 ROCm、PyTorch 和 Stable-Diffusion 模型。还检查 ~/.config/accelerate/config.json 文件中的“device”值是否设置为“gpu”。
Q2：生成图像质量较差？
A2： 尝试调整提示词或增加 max_length 参数。还可以尝试使用较大的模型，例如 Stable-Diffusion 2。
Q3：谷歌 Colab 的资源限制？
A3： 谷歌 Colab 提供有限的资源，包括内存和运行时间。如果遇到资源限制，请尝试将提示简化为更少的单词或使用较小的图像大小。
Q4：是否需要编程经验来使用 Stable-Diffusion？
A4： 不需要编程经验，但对 Python 和深度学习的基本了解会有所帮助。
Q5：Stable-Diffusion 模型有哪些其他应用？
A5： Stable-Diffusion 模型除了生成图像外，还可以用于图像编辑、风格迁移和图像修复。
结论
通过使用谷歌 Colab 和 AMD 显卡，你可以免费搭建一个功能强大的 AI 绘画环境。无论你是艺术家、设计师还是只是对 AI 绘画感兴趣的人，本教程都将为你提供入门所需的知识和步骤。利用 Stable-Diffusion 模型的无限可能性，尽情探索你的创造力，打造令人惊叹的 AI 艺术杰作。
