Stable Diffusion 本地部署教程

Stable Diffusion是一种生成高质量图像的深度学习模型。要在本地部署Stable Diffusion，您需要完成以下步骤：

1. 确保您的计算机满足以下要求：

   • 安装有Python 3.8或更高版本
   • 安装有PyTorch 1.7或更高版本
   • 安装有CUDA 10.2或更高版本（如果您的GPU支持）
   • 安装有足够的内存和磁盘空间来存储模型和生成的图像

2. 克隆Stable Diffusion的GitHub仓库：

   git clone https://github.com/your_repository/stable_diffusion.git
   

3. 进入克隆的仓库目录：

   cd stable_diffusion
   

4. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 下载预训练的Stable Diffusion模型。您可以从官方发布页面或其他可靠来源获取模型文件（例如，model.pth）。

6. 在代码中加载模型并使用它进行图像生成。以下是一个简单的示例：

   import torch
   from stable_diffusion import Unet, Encoder, create_noise_schedule, create_timestep_respacing
   from stable_diffusion.utils import load_pretrained_model
   
   # 加载预训练模型
   model = load_pretrained_model("path/to/model.pth")
   
   # 创建输入噪声
   noise = torch.randn(1, 4, 64, 64).to("cuda")
   
   # 设置时间步长和重采样参数
   timesteps = torch.tensor([0.0]).to("cuda").repeat(1, 1, 1)
   resize_timesteps = create_timestep_respacing(timesteps, 64, 128)
   
   # 将输入传递给模型
   with torch.no_grad():
       out = model(noise, timesteps, resize_timesteps)
   
   # 保存生成的图像
   out.save("generated_image.png")
   

   请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的需求对代码进行调整。

完成以上步骤后，您应该能够在本地部署Stable Diffusion并生成图像。