🚀 准备工作:让你的电脑变身 AI 绘画工厂
本地部署 Stable Diffusion 前,先得看看电脑硬件够不够格。这东西对显卡要求挺高的,最好是 NVIDIA 的显卡,显存至少 4GB,当然越大越好。内存的话,至少 16GB,要是能上 32GB 就更稳了。硬盘得留够 60GB 以上的空间,用 SSD 会更快。
要是你的电脑配置不太够也别慌,现在有不少优化方案。比如说秋叶整合包,专门为低配置电脑做了优化,就算显卡性能一般,也能跑起来,就是生成图片的速度可能会慢一些。
安装前还得先装两个工具,Python 和 Git。Python 得是 3.10.6 版本及以上,安装的时候记得勾选 Add Python to PATH,这样才能在命令行里用 Python 命令。Git 主要是用来下载和更新 Stable Diffusion 的相关内容,直接装默认路径就行。
💻 一步一步来:本地部署全流程
第一步,下载秋叶整合包。这个包把 Stable Diffusion 和需要的工具都打包好了,直接解压到非 C 盘的根目录,比如 D 盘或者 E 盘,别放 C 盘占系统资源。
解压完双击 A 启动器.exe,会弹出用户协议,手动输入协议内容保存。接着可能会提示安装.Net 控件,按照提示装好就行。安装好之后,启动器的界面就出来了。
在启动器里,先把参数设置好。显存优化根据自己显卡的显存来选,别超过实际显存。xFormers 一定要打开,能大大改善内存消耗和速度。WebUI 界面可以调成深色模式,晚上用着更舒服。
设置好之后点击一键启动,第一次启动会比较慢,得等一会儿。等看到一个本地地址,比如http://localhost:7860,就说明 Stable Diffusion 启动成功了,打开浏览器输入这个地址就能用了。
📝 实用技巧:让生成效果更上一层楼
提示词是生成图片的关键。正向提示词要尽量详细,把你想要的画面描述清楚,比如 “一个穿着古装的美女站在桃花树下”。排除词可以用来去掉不想要的元素,像 “低质量、缺手指” 这些。
提示词的顺序也很重要,越靠前的关键词权重越大。还可以用 Ctrl + 上下键来调整关键词的权重,每次调整 0.1,建议控制在 0.7-1.4 之间。
采样方法有好几种,Euler a 生成速度快,适合画二次元、小场景;DPM++2S a Karras 生成的细节多,适合写实人像和复杂场景;DDIM 则适合尝试超高步数,叠加更多细节。
随机种子能锁定生成图像的初始状态,输入一个数值,每次生成的图像只会有微小变化,方便调试和优化。要是输入 - 1 或者点击骰子按钮,生成的图像就是完全随机的。
⚠️ 常见问题:遇到困难别着急
生成图片的时候,要是提示图像尺寸错误,检查一下长和宽是不是 8 的倍数,不是的话调整一下。要是遇到 “'Image' object is not subscriptable” 报错,在扩展里把 comfyUI 插件关掉就行。
ControlNet 插件版本不一致的话,更新一下插件就能解决。提示词用太多高质量词汇导致生成失败,那就适当减少一些,别给系统太大压力。
另外,生成的图片要是出现人物结构奇怪的情况,可能是模型的 NSFW 过滤器误判了,或者数据集的问题。可以尝试调整提示词,或者换个模型试试。
🔧 高级玩法:提升效率和效果
想让生成速度更快,可以试试 cross-attention 优化,在设置里选择 xFormers 或者 Pytorch 的 scaled-dot-product attention。token merging 也能加速生成,不过可能会影响图像的 reproducibility,用的时候注意一下。
模型管理也很重要,基础模型、embeddings、Lora 模型、VAE 都有各自的存储路径。比如说基础模型放在 models/Stable-diffusion,Lora 模型放在 models/Lora,加载不同的 VAE 能改变图片的滤镜效果。
要是遇到模型兼容性问题,启动器里的版本管理可以切换插件的版本,解决旧版本模型和新版本插件不兼容的问题。
🌟 注意事项:合理使用更安心
Stable Diffusion 虽然强大,但也要注意伦理问题。别生成侵犯他人隐私或者违法的内容,平台也在加强审查,违规内容会被过滤掉。
还有,模型的训练数据可能存在偏差,生成的图片有时候会不符合预期,多调整提示词和参数,慢慢就能找到规律。
总之,本地部署 Stable Diffusion 并不难,按照步骤来,遇到问题多查资料,很快就能上手。自己掌握模型,生成图片更自由,还能保护隐私,赶紧试试吧!
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