خبرکاو:

برای اجرای Stable Diffusion به صورت محلی بر روی رایانه شخصی خود، Stable Diffusion را از GitHub و آخرین چک پوینت ها را از HuggingFace.co دانلود و نصب کنید. سپس Stable Diffusion را در محیط پایتون مخصوص با استفاده از Miniconda اجرا کنید.

هنر هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر رایج است، اما بیشتر تولیدکننده‌های تصویر هوش مصنوعی در فضای ابری کار می‌کنند. Stable Diffusion متفاوت است - می توانید آن را روی رایانه شخصی خود اجرا کنید و هر تعداد که می خواهید تصویر ایجاد کنید. در اینجا نحوه نصب و استفاده از Stable Diffusion در ویندوز آورده شده است.

انتشار پایدار چیست؟

Stable Diffusion یک مدل یادگیری ماشین منبع باز است که می تواند تصاویر را از متن تولید کند، تصاویر را بر اساس متن تغییر دهد یا جزئیات را روی تصاویر با وضوح پایین یا جزئیات کم پر کند. این بر روی میلیاردها تصویر آموزش داده شده است و می تواند نتایجی را ایجاد کند که با آنچه از DALL-E 2 و MidJourney دریافت می کنید قابل مقایسه است. این توسط Stability AI توسعه یافته و اولین بار در 22 آگوست 2022 به صورت عمومی منتشر شد.

Stable Diffusion مانند برخی از مولدهای تصویر هوش مصنوعی (هنوز) رابط کاربری مرتبی ندارد، اما دارای مجوز بسیار مجاز است و - از همه بهتر - برای استفاده در رایانه شخصی شما (یا Mac) کاملاً رایگان است.

به روز رسانی، 9/16/22: رابط گرافیکی را ترجیح می دهید؟ راهنمای ما را برای اجرای Stable Diffusion با رابط کاربری گرافیکی در رایانه شخصی خود امتحان کنید.

از این واقعیت که Stable Diffusion در حال حاضر در یک رابط خط فرمان (CLI) اجرا می شود، نترسید. راه اندازی و اجرای آن بسیار ساده است. اگر می‌توانید روی یک فایل اجرایی دوبار کلیک کنید و در کادری تایپ کنید، می‌توانید آن را در چند دقیقه اجرا کنید.

برای اجرای Stable Diffusion در رایانه شخصی خود به چه چیزی نیاز دارید؟

Stable Diffusion روی تلفن شما یا بیشتر لپ‌تاپ‌ها اجرا نمی‌شود، اما در سال 2022 روی رایانه‌های شخصی بازی معمولی اجرا می‌شود. در اینجا شرایط لازم وجود دارد:

اگر سخت افزار ندارید، از یک تولید کننده تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید. حتی می توانید نسخه ی نمایشی Stable Diffusion را در وب اجرا کنید.

نحوه نصب و اجرای Stable Diffusion در ویندوز

شما به دو نرم افزار نیاز دارید: Git و Miniconda3.

توجه: Git و Miniconda3 هر دو برنامه های ایمن هستند که توسط سازمان های معتبر تولید می شوند. لازم نیست نگران بدافزار با آنها باشید به شرط اینکه آنها را از منابع رسمی لینک شده در این مقاله دانلود کنید.

نصب Git

Git ابزاری است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا نسخه های مختلف نرم افزاری را که در حال توسعه هستند مدیریت کنند. آنها می توانند چندین نسخه از نرم افزاری را که روی آن کار می کنند به طور همزمان در یک مخزن مرکزی نگهداری کنند و به توسعه دهندگان دیگر اجازه دهند تا در پروژه مشارکت کنند.

مطالب مرتبط: نحوه نصب Git در ویندوز

اگر توسعه‌دهنده نیستید، Git راه مناسبی برای دسترسی و دانلود این پروژه‌ها ارائه می‌کند، و به این صورت است که در این مورد از آن استفاده خواهیم کرد. نصب کننده ویندوز x64 را از وب سایت Git دانلود کنید، سپس آن را اجرا کنید تا Git نصب شود.

چندین گزینه وجود دارد که از شما خواسته می شود تا زمانی که نصب کننده اجرا می شود انتخاب کنید - آنها را روی تنظیمات پیش فرض خود بگذارید. یک صفحه گزینه، "تنظیم محیط PATH شما" بسیار مهم است. باید روی «Git From The Command Line and also From 3rd-Party Software» تنظیم شود.

که "Git From The Command Line And also From 3rd-Party Software" انتخاب شده باشد." width="499" height="392" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

نصب Miniconda3

Stable Diffusion از چند کتابخانه مختلف پایتون استفاده می کند. اگر چیز زیادی درباره پایتون نمی‌دانید، نگران این موضوع نباشید - کافی است بگوییم، کتابخانه‌ها فقط بسته‌های نرم‌افزاری هستند که رایانه شما می‌تواند از آنها برای انجام عملکردهای خاص مانند تبدیل یک تصویر یا انجام ریاضیات پیچیده استفاده کند.

مطالب مرتبط: پایتون چیست؟

Miniconda3 اساسا یک ابزار راحتی است. این به شما امکان می دهد تمام کتابخانه های مورد نیاز برای عملکرد Stable Diffusion را بدون مداخله دستی بسیار دانلود، نصب و مدیریت کنید. همچنین نحوه استفاده ما از Stable Diffusion نیز خواهد بود.

به صفحه دانلود Miniconda3 بروید و روی "Miniconda3 Windows 64-bit" کلیک کنید تا آخرین نصب کننده را دریافت کنید.

پس از دانلود فایل اجرایی دوبار کلیک کنید تا نصب شروع شود. نصب Miniconda3 شامل کلیک کمتری روی صفحات نسبت به Git است، اما باید مراقب این گزینه باشید:

که می گوید «همه کاربران» را علامت بزنید." width="499" height="388" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

قبل از کلیک بر روی Next و اتمام نصب، مطمئن شوید که «همه کاربران» را انتخاب کرده اید.

پس از نصب Git و Miniconda3 از شما خواسته می شود کامپیوتر خود را مجددا راه اندازی کنید. ما آن را ضروری ندانستیم، اما اگر این کار را انجام دهید ضرری ندارد.

مخزن Stable Diffusion GitHub و آخرین چکپوینت را دانلود کنید

اکنون که نرم افزار پیش نیاز را نصب کرده ایم، آماده دانلود و نصب Stable Diffusion هستیم.

ابتدا آخرین بازرسی را دانلود کنید - نسخه 1.4 تقریباً 5 گیگابایت است، پس ممکن است کمی طول بکشد. برای دانلود چک پوینت باید یک حساب کاربری ایجاد کنید، اما آنها فقط به نام و آدرس ایمیل نیاز دارند. همه چیز دیگر اختیاری است.

توجه: در زمان نگارش این مقاله (2 سپتامبر 2022)، آخرین بازرسی نسخه 1.4 است. اگر نسخه جدیدتری وجود دارد، آن را دانلود کنید.

برای شروع دانلود روی “sd-v1-4.ckpt” کلیک کنید.

توجه: فایل دیگر، "sd-v1-4-full-ema.ckpt" ممکن است نتایج بهتری ارائه دهد، اما اندازه آن تقریبا دو برابر است. می توانید از هر دو استفاده کنید.

سپس باید Stable Diffusion را از GitHub دانلود کنید. روی دکمه سبز رنگ «Code» کلیک کنید، سپس روی «Download ZIP» کلیک کنید. همچنین می توانید از این لینک دانلود مستقیم استفاده کنید.

اکنون باید چند پوشه آماده کنیم که در آن همه فایل های Stable Diffusion را باز کنیم. روی دکمه Start کلیک کنید و "miniconda3" را در نوار جستجوی منوی Start تایپ کنید، سپس روی "Open" کلیک کنید یا Enter را بزنید.

ما با استفاده از خط فرمان یک پوشه به نام "stable-diffusion" ایجاد می کنیم. بلوک کد زیر را کپی کرده و در پنجره Miniconda3 قرار دهید، سپس Enter را فشار دهید.

 CDC:/
mkdir stable-diffusion
سی دی stable-diffusion

توجه: تقریباً هر زمان که یک بلوک از کد را در یک ترمینال جای‌گذاری می‌کنید، مانند Miniconda3، باید Enter را در پایان فشار دهید تا آخرین دستور اجرا شود.

اگر همه چیز خوب پیش برود، چیزی شبیه به این را خواهید دید:

را نشان می دهد." width="730" height="500" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

پنجره Miniconda3 را باز نگه دارید، یک دقیقه دیگر دوباره به آن نیاز خواهیم داشت.

فایل ZIP، "stable-diffusion-main.zip" را که از GitHub دانلود کرده اید در برنامه آرشیو فایل مورد علاقه خود باز کنید. از طرف دیگر، اگر شما فایل های ZIP را ندارید، ویندوز می تواند به تنهایی فایل های ZIP را باز کند. فایل ZIP را در یک پنجره باز نگه دارید، سپس یک پنجره File Explorer دیگر را باز کنید و به پوشه “C:\stable-diffusion” که به تازگی ساخته ایم بروید.

مرتبط: با File Explorer در ویندوز 10 کمک بگیرید

پوشه موجود در فایل ZIP، "stable-diffusion-main" را در پوشه "stable-diffusion" بکشید و رها کنید.

را در پوشه stable-diffusion بکشید و رها کنید." width="730" height="402" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

به Miniconda3 برگردید، سپس دستورات زیر را در پنجره کپی و پیست کنید:

 cd C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main
conda env create -f ambient.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1 

این روند را قطع نکنید برخی از فایل ها بزرگتر از یک گیگابایت هستند، پس ممکن است دانلود آن کمی طول بکشد. اگر به طور تصادفی فرآیند را قطع کردید، باید پوشه محیط را حذف کنید و دوباره conda env create -f environment.yaml اجرا کنید. اگر این اتفاق افتاد، به «C:\Users\(Your User Account)\.conda\envs» بروید و پوشه «ldm» را حذف کنید، سپس دستور قبلی را اجرا کنید.

توجه: خب، ما چه کار کردیم؟ پایتون به شما امکان می دهد پروژه های کدنویسی را در "محیط" مرتب کنید. هر محیط جدا از محیط های دیگر است، پس می توانید کتابخانه های مختلف پایتون را در محیط های مختلف بارگذاری کنید بدون اینکه نگران نسخه های متضاد باشید. اگر روی چندین پروژه روی یک کامپیوتر کار می کنید بسیار ارزشمند است.

خطوطی که ما اجرا کردیم یک محیط جدید به نام "ldm" ایجاد کردند، همه کتابخانه‌های Python لازم برای کارکرد Stable Diffusion را دانلود و نصب کردند، محیط ldm را فعال کردند، سپس دایرکتوری را به یک پوشه جدید تغییر دادند.

ما در آخرین مرحله نصب هستیم. به "C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1" در File Explorer بروید، سپس فایل checkpoint (sd-v1-4.ckpt) را در پوشه کپی و جایگذاری کنید.

را در پوشه stable-diffuse-v1 کپی کنید." width="652" height="501" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

صبر کنید تا انتقال فایل تمام شود، روی “sd-v1-4.ckpt” راست کلیک کرده و سپس روی “Rename” کلیک کنید. "model.ckpt" را در کادر برجسته تایپ کنید، سپس Enter را بزنید تا نام فایل را تغییر دهید.

توجه: اگر از ویندوز 11 استفاده می کنید، "تغییر نام" را در منوی زمینه کلیک راست نمی بینید. به جای آن نمادی وجود دارد که شبیه یک فیلد متنی مینیاتوری است.

مرتبط: دکمه های منوی زمینه کوچک ویندوز 11 مردم را گیج می کند

را به "model.ckpt" تغییر دهید" width="652" height="501" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

و تمام - ما تمام کردیم. ما اکنون آماده استفاده از Stable Diffusion هستیم.

نحوه استفاده از انتشار پایدار

محیط ldm که ما ایجاد کردیم ضروری است و هر زمانی که می خواهید از Stable Diffusion استفاده کنید باید آن را فعال کنید. conda activate ldm در پنجره Miniconda3 وارد کرده و Enter را بزنید. (ldm) در سمت چپ نشان می دهد که محیط ldm فعال است.

توجه: فقط وقتی Miniconda3 را باز می کنید باید آن دستور را وارد کنید. محیط ldm تا زمانی که پنجره را نبندید فعال می ماند.

را فعال کنید." width="730" height="250" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

سپس باید دایرکتوری را ( پس دستور cd ) را به "C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main" تغییر دهیم تا بتوانیم هر تصویری را تولید کنیم. cd C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main در خط فرمان قرار دهید.

نحوه ایجاد یک تصویر با انتشار پایدار

ما یک اسکریپت را به نام txt2img.py فراخوانی می کنیم که به ما امکان می دهد اعلان های متنی را به تصاویر 512×512 تبدیل کنیم. به عنوان مثال. این را امتحان کنید تا مطمئن شوید همه چیز به درستی کار می کند:

 python scripts/txt2img.py --prompt "یک پرتره نزدیک  از  یک گربه توسط پابلو پیکاسو، هنر زنده، انتزاعی، رنگارنگ، پر جنب و جوش" --plms --n_iter 5 --n_samples 1

کنسول شما در هنگام تولید تصاویر به شما نشانگر پیشرفت می دهد.

این دستور پنج تصویر گربه تولید می کند که همه در "C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples" قرار دارند.

به سبک پابلو پیکاسو." width="512" height="512" onload="pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);" onerror="this.onerror=null;pagespeed.lazyLoadImages.loadIfVisibleAndMaybeBeacon(this);">

این کامل نیست، اما کاملاً شبیه سبک پابلو پیکاسو است، درست همانطور که در اعلان مشخص کردیم. تصاویر شما باید شبیه به هم باشند اما لزوماً یکسان نیستند.

هر زمان که می‌خواهید تصویری که تولید می‌شود را تغییر دهید، فقط باید متن موجود در علامت‌های نقل قول دوگانه زیر --prompt را تغییر دهید.

نکته: هر بار کل خط را بازنویسی نکنید. از کلیدهای جهت دار برای حرکت مکان نما متن استفاده کنید و فقط دستور را جایگزین کنید.

 python scripts/txt2img.py -- اعلان " YOUR, DESCRIPTIONS, GO, HERE " --plms --n_iter 5 --n_samples 1

فرض کنید ما می‌خواستیم در جنگلی جادویی یک گوفر با ظاهری واقع‌گرایانه با کلاه جادوگر تولید کنیم. ما می توانیم دستور را امتحان کنیم:

 python scripts/txt2img.py --prompt "عکسی  از  یک گوفر با کلاه جادوگر در جنگل، واضح، واقعی، جادویی، فانتزی، 8K UHD، عکاسی" --plms --n_iter 5 --n_samples 1 

این واقعاً به همین راحتی است - فقط آنچه را که می خواهید به طور خاص تا می توانید توصیف کنید. اگر چیزی فوتورئالیستی می‌خواهید، مطمئن شوید که اصطلاحات مربوط به یک تصویر واقعی را در آن گنجانده باشید. اگر چیزی الهام گرفته از سبک یک هنرمند خاص می خواهید، هنرمند را مشخص کنید.

Stable Diffusion به پرتره ها و حیوانات نیز محدود نمی شود، همچنین می تواند مناظر خیره کننده ای ایجاد کند.

استدلال های موجود در فرمان به چه معناست؟

Stable Diffusion دارای تعداد زیادی تنظیمات و آرگومان هایی است که می توانید برای سفارشی کردن نتایج خود ارائه دهید. موارد کمی که در اینجا گنجانده شده است اساساً برای اطمینان از اجرای Stable Diffusion روی یک رایانه معمولی بازی ضروری هستند.

–plms – نحوه نمونه برداری از تصاویر را مشخص می کند. یک مقاله در مورد آن وجود دارد، اگر می خواهید ریاضی را تحلیل کنید.

–n_iter — تعداد تکرارهایی را که می خواهید برای هر فرمان ایجاد کنید مشخص می کند. 5 عدد مناسبی است تا ببینید چه نوع نتایجی می گیرید.

–n_samples – تعداد نمونه هایی را که تولید می شوند را مشخص می کند. پیش فرض 3 است، اما اکثر کامپیوترها VRAM کافی برای پشتیبانی از آن ندارند. به 1 بچسبید مگر اینکه دلیل خاصی برای تغییر آن داشته باشید.

البته Stable Diffusion آرگومان های مختلفی دارد که می توانید برای تغییر نتایج خود پیاده سازی کنید. python scripts/txt2img.py --help اجرا کنید تا فهرست کاملی از آرگومان هایی که می توانید استفاده کنید به دست آورید.

برای به دست آوردن نتایج عالی، آزمون و خطاهای زیادی وجود دارد، اما این حداقل نیمی از لذت است. مطمئن شوید که آرگومان ها و توضیحاتی را که نتایج دلخواه شما را برمی گرداند، یادداشت یا ذخیره کرده اید. اگر نمی‌خواهید همه آزمایش‌ها را خودتان انجام دهید، جوامع رو به رشدی در Reddit (و جاهای دیگر) وجود دارد که به تبادل تصاویر و درخواست‌هایی که آنها را ایجاد کرده‌اند اختصاص داده شده‌اند.

خبرکاو