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stable diffusion可以用macbook 13来运行吗?配置够吗

回答

Stable Diffusion(简称“SD”)的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统:

  • 显卡:必须是 NVIDIA(俗称 N 卡)。
  • 专用 GPU 内存:4GB 勉强可以跑动 SD,出图时间较长;6GB 出一张图时间为 20 - 50 秒,大部分功能可用;8GB 5 - 20 秒出一张图,所有功能基本开放。
  • 电脑运行内存:8GB 以上。
  • 电脑系统:Win10 或者 Win11。

对于 Mac 系统,可以查看以下视频进行一键安装:https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够,还需根据上述标准进行对照检查。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

教程:超详细的Stable Diffusion教程

必须确认的第一个是NVIDIA,代表的是英伟达的显卡(俗称N卡),这里是N卡我们才可以进行下一步,如果这个地方是AMD或者是Intel,可能你的电脑会不太支持SD,网上的安装教程也比较麻烦,大家可以看第二部分,使用云平台去玩SD接着看到下面划线的专用GPU内存4GB:说明电脑勉强可以跑动SD,出图的时间会比较6GB:出一张图的时间是20~50秒,SD的大部分功能都可以使用8GB:5~20秒可以出一张图,基本上SD的所有功能都对你开放好啦,如果你的电脑满足以上所说的配置,那么恭喜你!你可以顺利的安装Stable Diffusion并展开学习啦!上面这些操作是我们用来查看Windows系统的至于Mac系统可以看一下下面的视频按照视频一键安装就可以啦!非常简单!https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761

【SD】抽卡必备!时间管理大师Agent Scheduler

Stable Diffusion是一个抽卡游戏,氪金大佬往往都拥有比较高端的电脑配置,十连抽、二十连抽什么的都不在话下,抽中心仪的SSR角色的成功率自然也要大得多。说到抽卡,那肯定要用不同的模型、参数、提示词来做测试,不然一个不好的指令,你就是抽一千张也未必出得了一张好图。我们以往做测试呢,大家一定用到的都是“X/Y/Z plot”脚本,可以在不同的参数之间做横向对比,很直观。但是呢,大家想象一下这样一个使用场景:我有4到5个不同的模型要进行测试,然后每一个里面角色的提示词也不同,还要使用不同的controlnet来控制,参数也要有相应的变化。这么复杂的测试,你告诉我,用脚本怎么来完成?如果自己手动一张一张的测,又要做到何年何月?连罗志祥来了都要愁到头秃。当然,我们有办法!今天要介绍的这款插件,就是一位SD中的时间管理大师,能够将我们的测试任务安排得井井有条,它就是——Agent Scheduler安装方式就是在扩展面板中搜索“Agent Scheduler”,或者是点击“从网址安装”,然后输入以下地址https://github.com/ArtVentureX/sd-webui-agent-scheduler,可以直接安装。安装之后重启,我们首先就可以看见“生成”下面,多了一个“排队”的按钮。

教程:超详细的Stable Diffusion教程

为了大家能够更加顺利的安装和使用Stable Diffusion(简称“SD”)在正式安装之前希望大家先一起查看一下自己的电脑配置,需要注意的是以下两点:01.电脑系统是Win10或者Win11为了避免一些奇怪的兼容性问题,不要选择更低版本的系统。查看电脑系统的方法:在桌面上找到“我的电脑”——鼠标右键点击——点击“属性”——查看Windows规格02.检查电脑性能这里是检查自己的电脑配置能不能带动SD(Stable Diffusion)需要满足3个要求:电脑运行内存8GB以上是英伟达(俗称N卡)的显卡显卡内存4GB以上检查方法:①鼠标右击桌面底部任务栏——点击“任务管理器”②查看电脑的运行内存在“性能”里面找到“内存”,这里的内存不是电脑的存储内存,而是运行内存噢!只要看图中划线的那一个参数就可以8GB:那就说明你的电脑配置内存是勉强达到标准的16GB:那就说明你的内存配置可以正常使用32GB:那么你就可以非常自由的使用SD啦!③查看“GPU”GPU就是显卡的意思首先先看右上角显卡的名字或者型号

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stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 以消除图像噪点为基础来生成艺术作品。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,不仅了解世界的样子和书面语言,还能利用这些来指导噪点消除过程。例如,就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样,稳定扩散本质上做着类似的事情。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块,稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始方式: 为了生成艺术,给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点,但声称这是一幅特定风格的画,让其进行清理。在最简单层面,它作为计算机程序会执行任务。更深层次,稳定扩散等 AI 模型基于统计数据,估计所有选项的概率,即使概率极低,也会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次输入不同纯噪点图像,都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点执行采样过程,图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行,可通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等,通常由潜在空间操作模块实现。 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示从噪声生成图像的过程,在 ComfyUI 中通常通过调度器控制,如 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数:在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步,在 ComfyUI 中可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-11-15
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点,Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像,它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并以此指导噪点消除过程。例如,给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的画,它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块,稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始运作方式:为生成艺术,给稳定扩散提供纯噪点的初始图像,它基于统计数据估计所有选项的概率,即使正确概率极低,仍会选择概率最高的路径。例如,它对吉他在图像中的位置有一定理解,会寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分进行填充,且每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同作品。 相关组件和模型: UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,在预测过程中通过反复调用 UNET,将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除,得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数,以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。 CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。 传统扩散模型在处理大尺寸图像和大量扩散步骤时存在计算效率问题,稳定扩散(最初称为潜在扩散模型)是为解决此问题提出的新方法。 存放路径和模型实例: ComfyUI 存放路径:models/checkpoints/SD 基础预训练模型,包括 SD1.5、SDXL 以及 SD 微调模型。 模型实例有【majicMIX realistic 麦橘写实 V7】(sd1.5 微调)、【LEOSAM HelloWorld 新世界】(SDXL 微调)等。 训练方法:DreamBooth(by Google) 格式:EMAonly & pruned 只画图,Full 可画图和微调训练。
2024-11-09
stable diffusion 绘画
以下是关于 Stable Diffusion 绘画的相关内容: 如果您是运营网店的女装店主,在没有资金请模特的情况下,可以用 Stable Diffusion 来制作商品展示图。具体步骤如下: 1. 真人穿衣服拍照,并获取具有真实质感的照片。若身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的、真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7。 3. 进行换头操作,根据不同平台需求更换,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands”。 关于 Stable Diffusion 的工作原理,就像学习画画临摹梵高的作品一样。您花四十年学习的梵高风格相当于 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint。人们将成千上万美术风格的作品练成模型放入 AI 中,AI 就能依照模型画出类似风格的作品。要画出符合心意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型可在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。有真实系的(Chillmixout)、二次元的(anything)、游戏 CG 风(ReV Animated)等。 用 Stable Diffusion 时,可以把自己想象成画家。在起笔前要确定照片风格,如二次元动漫、三次元现实照片或盲盒模型。确定风格后切换大模型,不同模型代表不同照片风格,即 SD 界面左上角的“Stable Diffusion 模型”。若想生成真人 AI 小姐姐,可选用 chilloutmix 的大模型。关于模型的获取和存放位置,后续会详细介绍。
2024-11-08
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点,Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,不仅了解世界的样子和书面语言,还能利用这些来指导噪点消除过程。例如,就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样,Stable Diffusion 本质上也在做类似的事情。 对于“推理步骤”,它是逐步去除噪点的。例如运行 25 步的例子中,起始图像可能完全无法辨认,但它实际上是从完全的噪点开始的。 开始生成的方式:为了生成艺术,给 Stable Diffusion 提供的初始图像实际上只是纯噪点,然后让其进行清理。从简单层面看,它作为计算机程序会执行任务并生成内容。更深层次来说,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使正确概率极低,也会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像,都会创作出不同的艺术作品。 此外,UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,通过反复调用 UNET 去除噪声得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数。CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 在文本引导下进行多轮迭代降噪预测。稳定扩散最初称为潜在扩散模型,是为解决传统扩散模型在计算效率上的挑战而提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/,有 SD 基础预训练模型如 SD1.5、SDXL 以及微调模型,训练方法有 DreamBooth 等,格式包括 EMAonly & pruned 和 Full 等。
2024-11-08
Mac部署stable diffusion
在 Mac 上部署 Stable Diffusion 存在一定限制,功能可能不全且出错率偏高,严重影响使用体验。个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 如果您仍想在 Mac 上部署,可以参考以下步骤: 1. 电脑硬件要求: 系统:无明确针对 Mac 的特定系统要求。 显卡:未明确针对 Mac 的显卡要求。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 2. 环境安装: 未提供 Mac 系统下的具体环境安装步骤。 由于 Mac 系统的特殊性,更推荐您采用云端部署的方式,相关教程可参考:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd
2024-11-06
stablediffusion在线webui如何开发
开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录,运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后,还需要进行以下配置: 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下,运行 launch.py 即可。运行完成后,将命令行中出现的输入到本地网页中,即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后,在红色框中选择 SD 模型,在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词,在绿色框中设置生成的图像分辨率(推荐设置成 768x768),然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角,并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台,需要注意: DallE 缺乏室内设计能力,MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘,Stable Diffusion 出图成功率较低,但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后,修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数,让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下: @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤: 1. 下载室内设计模型(checkpoint 类型),放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件,使用 MLSD 插件,实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开,API 参考文档可选读。
2024-11-01
微调一个13B的大模型需要多少数据
微调一个 13B 的大模型所需的数据量会因多种因素而异,包括模型的架构、任务的复杂性、数据的质量和多样性等。一般来说,需要大量的数据来进行有效的微调。 对于 13B 的大模型,以下是一些关于数据的考虑: 1. 数据质量:高质量、干净、准确的数据对于微调效果至关重要。 2. 数据多样性:涵盖各种领域和场景的数据可以帮助模型学习更广泛的知识。 3. 任务相关性:数据应与微调的任务相关,以提高模型在特定任务上的性能。 在获取数据时,可以参考以下资源: 1. 已有的数据集,如。 2. 相关的文档和教程,如。 此外,还可以考虑将数据集转化为适合模型的格式,如 csv 问答对。同时,对模型参数进行量化可以减少计算资源的需求。 请注意,具体的数据量需求需要根据实际情况进行评估和实验。
2024-07-09
MacBook如何做一些AIGC软件布置
很抱歉,目前知识库中没有关于“MacBook 如何做一些 AIGC 软件布置”的相关内容。但一般来说,您可以通过以下步骤尝试在 MacBook 上进行 AIGC 软件的布置: 1. 确定您想要安装的 AIGC 软件,并在其官方网站上查找适用于 macOS 系统的版本。 2. 检查您的 MacBook 系统版本是否满足软件的要求,如果不满足,可能需要进行系统更新。 3. 下载软件安装包,通常可以在官方网站上找到下载链接。 4. 打开下载的安装包,按照安装向导的指示进行操作,可能需要您同意许可协议、选择安装位置等。 5. 安装完成后,在应用程序文件夹中找到并打开该软件,进行必要的设置和配置。 请注意,不同的 AIGC 软件可能会有略微不同的安装和配置步骤,具体还需根据您选择的软件来操作。
2024-09-25
我在MacBook用docker安装的dify,以app形式安装的ollama,但在dify设置ollama的api时候,总是报错。如何解决
根据搜索结果,解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下: 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映,通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合,这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到,Ollama 可能升级了客户端,需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型(如 GPT4)是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映,流式传输可能会导致错误,可以尝试禁用该功能 总之,解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题,可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。
2024-04-19