Как установить SDXL локально?

Введение

SDXL, также известная как Stable Diffusion XL, - это долгожданная генеративная модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которую совсем недавно выпустила компания StabilityAI. Она является обновлением предыдущих версий SD, таких как 1.5, 2.0 и 2.1, и предлагает значительные улучшения в качестве изображения, эстетике и универсальности.

В этой статье мы расскажем вам о том, как установить SDXL локально, чтобы вы могли использовать возможности этой передовой модели искусственного интеллекта прямо на своей машине.

Пререквизиты

Прежде чем начать установка Убедитесь, что у вас есть следующие необходимые условия:

• Python 3.7 или выше
• Менеджер пакетов Pip
• Git
• Стабильное интернет-соединение

Пошаговое руководство по установке

Шаг 1: Клонирование репозитория

Начните с клонирования репозитория SDXL из StabilityAI GitHub страница. Откройте терминал и выполните следующую команду:

git clone https://github.com/stabilityai/sdxl.git

Шаг 2: Создание виртуальной среды

Затем создайте виртуальную среду, чтобы изолировать SDXL. установка из Python в вашей системе окружение. Перейдите в каталог клонированного хранилища и выполните следующую команду:

cd sdxl
python3 -m venv sdxl-env

Шаг 3: Активируйте виртуальную среду

Активируйте виртуальную среду, выполнив соответствующую команду для вашей операционной системы:

• • Для Windows:

sdxl-envScriptsactivate.bat

• • Для macOS и Linux:

источник sdxl-env/bin/activate

Шаг 4: Установка зависимостей

Активировав виртуальную среду, установите необходимые зависимости, выполнив следующую команду:

pip install -r requirements.txt

Шаг 5: Загрузка предварительно обученных весов

Загрузите предварительно обученные веса для SDXL, выполнив следующую команду:

python download_weights.py

Шаг 6: Запустите SDXL

Теперь SDXL успешно установлен на вашем локальном компьютере. На генерировать изображения используя SDXL, выполните следующую команду:

Модель refiner, как следует из названия, работает как метод улучшения качества изображений. Обратите внимание, что для Invoke AI этот шаг может не потребоваться, так как предполагается, что весь процесс будет происходить за одну генерацию изображения. Чтобы использовать модель рафинера:

• Перейдите на вкладку "Изображение к изображению" в AUTOMATIC1111 или Invoke AI.
• Измените контрольную точку/модель на sd_xl_refiner (или sdxl-refiner в Invoke AI).
• В качестве входного изображения можно использовать любое изображение, созданное с помощью базовой модели SDXL.
• Установите силу денуазинга в диапазоне от 0,25 до 0,6 - результаты будут зависеть от изображения, поэтому вам следует поэкспериментировать с этим параметром.

python sdxl.py

Заключение

Поздравляем! Вы успешно установили SDXL локально и теперь готовы изучить его возможности. SDXL, последняя версия Стабильная диффузияпозволяет значительно улучшить качество и эстетику изображения, что делает его мощным инструментом для генеративного ИИ. Следуя пошаговое руководство по установке Благодаря этой статье вы сможете начать использовать SDXL и раскрыть свой творческий потенциал с помощью этой продвинутой модели искусственного интеллекта.

Для получения дополнительной информации и обновлений о SDXL обязательно посетите сайт StabilityAI и присоединяйтесь к сообществу.