AI 绘画Stable Diffusion 研究(一)sd整合包v4.2 版本安装说明

慈云数据 2024-03-12 技术支持 84 0

部署包作者:秋葉aaaki

免责声明:

安装包及启动器免费提供 无任何盈利目的

大家好,我是风雨无阻。众所周知,StableDiffusion 是非常强大的AI绘图工具,需要详细了解StableDiffusion的朋友,可查看我之前的这篇文章: 最近大火的两大AI绘图工具 Midjourney VS StableDiffusion。

那么从本期开始,我将持续更新Stable Diffusion 研究系列文章,带您从入门到精通,玩转Stable Diffusion。

今天为大家带来的是 Stable Diffusion 研究(一)sd整合包v4.2 版本安装说明 。

这里带来的安装版本是整合包sd-webui-aki-v4.2 版本 。

一、整合包详细说明

1、整合包升级的内容:

  • torch2 、xformers0.0.17 、 cudnn8.8 打开无需任何操作即可满速(包括40系显卡)

  • 升级其它各种依赖版本

  • 预置了Tagger(图反推关键词)的模型

  • 预置了ControlNet、MultiDiffusion插件优化了一些其他设置

    2、整合包声明:

    • 整合包基于开源项目 stable defusing web ui制作ai绘画,从来没有任何官方版一说,不会与所谓的自部署官方版有任何区别。
    • 一般来讲,如果出问题了,一定是自己使用的问题。
    • 整合包只是打包了运行必须的环境,如python 、git 。并且预制好模型,也添加了一些常用的插件,所有环境都在这个包内,随用随删。
    • 环境是独立虚拟的,不会产生任何冲突。理论上比自己部署的还要稳定。因为自己部署的问题真的太多太多了。

      综上所述,应该是目前最佳速度的版本了。

      3、适合人群:

      • 零基础入门没用过ai绘画的人

      • 把原来整合包自己玩坏了的人

      • 不想动脑子的人

        4、运行所需的配置需求:

        • 操作系统要求Windows10 以后

        • 系统cpu不做强制性要求

        • 内存推荐8g以上

        • 显卡必须是 NAIDIA 独立显卡,显存最低4g

        • 固态硬盘 ,空间最好 200g以上 ,提升模型加载速度

          5、整合包包含内容:

          可选ControlNet模型:可以不用下载,这里只是提供,按需下载,安装方法参考我的另一篇教程:AI 绘画Stable Diffusion 研究(二)sd模型ControlNet1.1 介绍与安装。

          启动器运行依赖-donet-6.0.11.exe: 启动器运行依赖,以前没使用过启动器的需要安装。

          sd-webui-aki-v4.zip: 整合包

          如图:

          在这里插入图片描述


          二、安装步骤

          1、解压sd-webui-aki-v4.zip,这就不用多说了。

          2、如果之前没用过启动器,首先需要安装启动器的依赖:启动器运行依赖-donet-6.0.11.exe , 直接下一步安装完成即可。

          3、安装完成之后进入解压后的整合包目录:sd-webui-aki-v4, 直接双击 A启动器.exe 运行。

          启动后如下 :

          在这里插入图片描述

          4、点“击一键启动”按钮,启动 Stable Diffusion 控制台及操作界面。

          如图:

          在这里插入图片描述

          在这里插入图片描述

          在这里插入图片描述

          三、后续版本更新

          后续版本更新,插件的更新,都在启动器内完成。

          1、点击左侧版本管理

          在这里插入图片描述

          2、升级本体

          切换到本体标签页 ,点击右上角“一键更新”按钮即可。

          如图:

          在这里插入图片描述

          3、升级扩展插件

          切换到扩展标签页 ,点击右上角“一键更新”按钮即可。

          在这里插入图片描述


          至此,sd整合包v4.2 版本安装说明结束。

          下一篇,将给大家带来 模型ControlNet1.1 安装使用,敬请期待。

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