Stable Diffusion 本地化白嫖指南：轻松实现 AI 绘画

安装环境要求

要本地搭建 Stable Diffusion Web UI，需先确保满足以下软件和硬件需求：

• 操作系统：支持 Windows、macOS 及 Linux。
• CUDA/GPU 支持：建议安装最新版 CUDA 和相应的 GPU 驱动。
• Python 环境：至少 Python 3.8 版本，推荐使用 Anaconda 来管理环境。

创建并激活虚拟环境

在命令行或终端中执行以下操作：

# 创建并激活虚拟环境
conda create --name sd-env python=3.8 -y
conda activate sd-env

安装依赖项与库

安装所需 Python 库和环境设置：

pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3  # 根据 CUDA 版本调整cudatoolkit版本号
pip install transformers
pip install diffusers gradio

下载 Stable Diffusion 模型

获取预训练模型：

# 下载并提取模型文件
wget https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt
mkdir models && mv sd-v1-4.ckpt models/

配置与启动 Web UI

在项目根目录创建配置文件 config.json：

{
  "model_path": "./models/sd-v1-4.ckpt",
  "port": 7860,
  "device": "cuda"
}

使用以下命令运行 Web UI：

# 启动Stable Diffusion的Web界面
python -m gradio_interface --config config.json

使用 Web 界面进行绘画

访问 http://localhost:7860 即可开始使用 Stable Diffusion 进行文本到图像生成。

安全建议与注意事项

• 数据隐私：本地运行的模型不会将任何信息上传至服务器，但用户需自行保管好所有敏感数据。
• 版权问题：尽管生成内容源自公开可用的预训练模型，但在使用时仍需考虑潜在的版权和知识产权风险。

结论

通过上述步骤，开发者能够轻松搭建并运行 Stable Diffusion Web UI。这种本地化体验不仅提升了绘画过程中的自由度，同时提供了灵活且安全的创作环境。进一步优化与开发将为用户带来更多可能性，同时也期待社区贡献更多改进措施。

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相关资源

• Stable Diffusion GitHub
• Diffusers Documentation