本地搭建NovelAi (免费的色图生成器,可用colab在线运行)
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NovelAi
最近novelai的模型被曝了出来,所以快自己搭建一个免费的
色图生成器吧在colab上运行
https://colab.research.google.com/drive/1gk-R0lx0T_Pk3kETvcMDs4Js8vxzSaKm?usp=sharing
首先打开colab的GPU支持
然后鼠标指到每个代码段前面,点击运行即可
在本地运行
如果你实在搭建不起来,那么就去b站找一件启动包吧,或者用上面的在线运行
环境
请确保你的网络通常,以及防火墙
首先确保你有一张10系及以上的Nvidia显卡,如果你是AMD的显卡,可能需要在linux下进行操作
16G内存
需要磁盘空间 15G 左右(大概
16系显卡有点特殊,请注意下面教程中的说明
下面的教程使用的是windows
资源
模型资源
magnet:?xt=urn:btih:5bde442da86265b670a3e5ea3163afad2c6f8ecc
只需要下载一个模型即可
模型在stableckpt
目录下能用到的模型有两个:
animefull-final-pruned
:4G小模型(如果你的显存小于等于4G, 下这个)
animefull-latest
:7G大模型(如果显存大于等于6G, 用这个, 顺便把小模型的config.yaml
也下载下来,有用)模型文件夹里有两个文件(都要下载):
config.yaml
:模型的配置文件
model.ckpt
:模型大模型的效果比较好
CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载后安装Python 3.10
https://www.python.org/downloads/release/python-3107
翻到页面最下面的文件列表,一般用最后一个
安装时起始页面有两个勾都勾上
Git
webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
使用
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
下载,之后每次运行前都可以拉去一下更新git pull
如果你的git报错,请确保你安装了git并设置了账号信息(git如何设置账号信息请自行搜索)然后再检查你的网络是否通畅(无法正常使用git的话就开个加速器或者优化git的软件,如 dev-sidecar等,或者自行搜索git加速的方法),如果还不行的话就关闭防火墙试试。
准备
上述资源准备好后
1. 放置模型文件 model.ckpt
来到
stable-diffusion-webui
项目目录中(后面的操作如果没有特殊说明都在这个项目中完成)
把模型文件model.ckpt
放到models\Stable-diffusion
目录中 (看清楚是models
目录, 不是modules
目录)2. 初始化运行
!!! 如果你的显卡是16系显卡,请进行下面的操作 !!!
在项目根目录找到
webui-user.bat
并编辑
在set COMMANDLINE_ARGS=
后面加上--precision full --no-half
参数
完整webui-user.bat如下@echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=--precision full --no-half call webui.bat
在项目根目录找到
webui-user.bat
运行 (! 不要使用管理员运行 !)
运行会安装必要的依赖,但没有进度条
如果你的网络顺畅那么下面那些问题应该都不会有如果太长时间未相应或你想看进度可以手动安装依赖(但必须先运行一遍
webui-user.bat
,卡住后 ctrl+c 退出)手动安装依赖:
如果手动安装失败,那就老老实实用webui-user.bat
吧
请确保你项目根目录下有venv
文件夹, 没有就去执行一下webui-user.bat
(不用执行完,等他安装卡住时退出即可
在根目录下运行cmd
执行命令./venv/Scripts/pip.exe install -r ./requirements.txt
一定要用项目环境中的pip
安装完成后再次运行webui-user.bat
python依赖安装完成后如果出现
git clone xxx
报错,可手动安装github依赖库手动安装github依赖库
主要是下面这个github库比较大
https://github.com/CompVis/taming-transformers在项目根目录找到
repositories
文件夹,没有就自己建一个
把上面那个库放到这里,git clone
安装完成后再次运行webui-user.bat
python依赖与github库依赖都下载完后还会下载1个多G的数据
如果一切正常最后会看到一个URL: http://127.0.0.1:7860
先不要着急去体验,现在模型还发挥不出他应有的实力,先 ctrl+c中止运行,然后继续下面的步骤3. 放置模型配置文件 config.yaml
把模型对应的
config.yaml
放置到repositories\stable-diffusion\configs\stable-diffusion
目录下
替换原来的v1-inference.yaml
(把你的配置改名成这个
如果你没有repositories
这个目录,那么就说明你上面项目初始化没做完!!! 注意 !!!
如果你是小模型就直接替换
如果你用的大模型且你的显存小于等于6G,请使用小模型的config (否则可能会爆显存
如果你的显存大于等于8G可以尝试使用大模型的config (如果不行的话就换小模型的config再去根目录运行
webui-user.bat
启动,然后就可以愉快的玩耍了4. 使用
如果你想要在其他设备上使用,可在
webui-user.bat
里的COMMANDLINE_ARGS=
后面加上--listen
参数页面中的参数大部分默认就行,你可以调整一下输出图片高度(但要量力而行,否则可能爆显存
Prompt
输入框就是你输入tag的地方,每个tag间用逗号隔开。可以加上这几个tag,效果更好些masterpiece, best quality,highly detailed,
更多tag可去danbooru上查看
Negative prompt
建议使用下面这组tag,可以优化输出品质lowres, bad anatomy, bad hands,text, error, missing,fingers,extra digit, fewer digits, cropped, worst,quality, Low quality, normal quality, jpeg ,artifacts,signature, watermark, username, blurry,bad feet
Sampling Steps
建议 20-40 即可Width
,Height
输出图片宽高(量力而行)Batch count
批量输出数量CFG Scale
ai的创作度, 7-11Seed
种子,可以用于生成根之前类似的图片(如果你生成一张还不错的图片,但细节还不够好,可以用他的种子继续生成类似的图片)
seed在生成的图片下边那一串英文的最后一行中间生成的图片默认保存在项目根目录下的
outputs
目录中,不用点网页上那个保存设置里最下边有个
Stop At last layers of CLIP model
滑条可以调到 2如果想了解每个参数的具体含义,可看这个视频 https://www.bilibili.com/video/BV1V8411s76T
或者项目wiki https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki其他
此教程中的很多内容来自网络以及群友(感谢
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太强了
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谢谢大佬
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大佬能出一个部署colab教程吗,有人说代码有风险不安全
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搭成了,谢谢佬
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@真梦梦梦 colab 跑不起来(内存不足。你可以试试 https://colab.research.google.com/drive/1gk-R0lx0T_Pk3kETvcMDs4Js8vxzSaKm?usp=sharing
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不成功,求一个傻瓜安装包,在初始化这一步失败了,python依赖与github库依赖都是手工安装的,但是之后放置模型配置文件 CONFIG.YAML的时候在repositories\stable-diffusion\configs文件夹里没有stable-diffusion,运行webui-user.bat时显示AssertionError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check
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@zclstc 你这个不是没找到GPU吗(
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這樣要怎麼辦? -
大佬,请问初始化运行部分可以转载吗?会注明出处的orz
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sd-webui 的效果似乎不如泄露的官网后端的好,不过后者很麻烦就是了。
另外:官网前端默认是会在 prompt 前面加上两个 prompt 的:
masterpiece, best quality,
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这个是哪里出问题了...
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@cheeeeeeen 可以。随便
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@Gaein_nidb 其实用满血版的大模型已经跟官网的效果差不多了
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@z39263347 你是手动下载的
taming-transformers
这个项目的zip包吗 -
@Little-zerii emmm,看起来像编码问题,你这个应该已经运行起来了吧
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@z39263347 在这个
taming-transformers
项目目录下运行git init
然后运行git remote add origin https://github.com/CompVis/taming-transformers.git
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我刪掉重跑變這樣
要怎麼做