So führen Sie Stable Diffusion lokal mit einer GUI unter Windows aus

Diese Version von Stable Diffusion ist ein Fork — ein Ableger — des Haupt-Repositorys (Repo), das von Stability.ai erstellt und verwaltet wird. Es hat eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) — Dadurch ist es einfacher zu verwenden als das normale Stable Diffusion, das nur über eine Befehlszeilenschnittstelle verfügt — und ein Installationsprogramm, das den größten Teil der Einrichtung automatisch durchführt.

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Warnung: Seien Sie wie immer vorsichtig mit Software-Forks von Drittanbietern, die Sie auf GitHub finden. Wir verwenden dies seit einiger Zeit ohne Probleme, ebenso wie Tausende andere, daher neigen wir dazu zu sagen, dass es sicher ist. Glücklicherweise sind der Code und die Änderungen hier klein im Vergleich zu einigen Forks von Open-Source-Projekten.

Dieser Fork enthält auch verschiedene Optimierungen, die es ermöglichen sollten, auf PCs mit weniger RAM, integrierten Upscaling- und Gesichtsfunktionen mit GFPGAN, ESRGAN, RealESRGAN und CodeFormer sowie Maskierung zu laufen. Maskieren ist eine große Sache — Es ermöglicht Ihnen, die KI-Bilderzeugung selektiv auf bestimmte Teile des Bildes anzuwenden, ohne andere Teile zu verzerren, ein Prozess, der normalerweise als Inpainting bezeichnet wird.

• Mindestens 10 Gigabyte frei auf Ihrer Festplatte
• Eine NVIDIA-GPU mit 6 GB RAM (obwohl Sie möglicherweise 4 GB zum Laufen bringen könnten)
• Ein PC mit Windows 11, Windows 10, Windows 8.1 oder Windows 8
• The WebUI GitHub Repo, by AUTOMATIC1111
• Python 3.10.6 (Neuere Versionen und die meisten älteren Versionen sollten auch in Ordnung sein)
• The Stable Diffusion Official Checkpoints (Achten Sie auf die v1.5-Checkpoints Ende September!)
• Die GFPGAN v1.3 Checkpoints (v1.4 könnte auch funktionieren)
• Alle zusätzlichen ESRGAN-Modelle, die Sie vielleicht möchten. Sie können so viele oder wenige verwenden, wie Sie möchten.

Wie man Stable Diffusion mit einer GUI installiert

Der Installationsprozess wurde erheblich vereinfacht, aber Sie müssen noch einige Schritte manuell ausführen, bevor der Installer verwendet werden kann.

Python zuerst installieren

Das erste, was Sie tun sollten Installieren Sie die vom Autor des Repos empfohlene Version von Python, 3.10.6. Gehen Sie zu diesem Link, scrollen Sie zum Ende der Seite und klicken Sie auf „Windows Installer (64-Bit)“.

Klicken Sie auf die heruntergeladene ausführbare Datei und gehen Sie die Eingabeaufforderungen durch. Wenn Sie Python bereits installiert haben (und das ist ganz sicher der Fall), klicken Sie einfach auf „Aktualisieren“. Befolgen Sie andernfalls die empfohlenen Eingabeaufforderungen.

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.10.6 zum PATH hinzufügen, wenn Sie eine Option dafür erhalten.

Installieren Sie Git und laden Sie das GitHub-Repository herunter

Sie müssen Git unter Windows herunterladen und installieren, bevor das Stable Diffusion-Installationsprogramm ausgeführt werden kann. Laden Sie einfach die ausführbare 64-Bit-Git-Datei herunter, führen Sie sie aus und verwenden Sie die empfohlenen Einstellungen, es sei denn, Sie haben etwas Bestimmtes im Sinn.

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Als Nächstes müssen Sie die Dateien aus dem GitHub-Repo herunterladen. Klicken Sie auf den grünen “Code” Klicken Sie dann auf “ZIP herunterladen” unten im Menü.

Öffnen Sie die ZIP-Datei im Datei-Explorer oder Ihrem bevorzugten Dateiarchivierungsprogramm und extrahieren Sie den Inhalt an einer beliebigen Stelle. Denken Sie nur daran, dass Sie in diesen Ordner wechseln müssen, um Stable Diffusion auszuführen. Dieses Beispiel hat sie in das Verzeichnis C: extrahiert, aber das ist nicht unbedingt erforderlich.

Hinweis:Stellen Sie sicher, dass Sie nicht versehentlich “stable-diffusion-webui-master” in einen anderen Ordner anstatt in einen leeren Bereich — Wenn Sie dies tun, wird es in diesen Ordner abgelegt, nicht in den übergeordneten Ordner, den Sie beabsichtigt haben.

Laden Sie alle Checkpoints herunter

Es gibt ein paar Kontrollpunkte, die Sie benötigen, damit dies funktioniert. Die ersten und wichtigsten sind die Stable Diffusion Checkpoints. Sie müssen ein Konto erstellen, um die Checkpoints herunterzuladen, aber für das Konto ist nicht viel erforderlich — alles, was sie brauchen, ist ein Name und eine E-Mail-Adresse, und schon kann es losgehen.

Hinweis: Der Checkpoints-Download umfasst mehrere Gigabyte. Erwarten Sie nicht, dass es sofort erledigt wird.

Kopieren Sie “sd-v1-4.ckpt” in den “stable-diffusion-webui-master” Ordner aus dem vorherigen Abschnitt, und klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf “sd-v1-4.ckpt” und klicken Sie auf Umbenennen. Geben Sie “model.ckpt” in das Textfeld ein und drücken Sie die Eingabetaste. Achten Sie darauf, dass es sich um “model.ckpt” — andernfalls funktioniert dies nicht.

Hinweis: Die Umbenennungsfunktion ist ein Symbol unter Windows 11.

Sie müssen auch die GFPGAN-Checkpoints herunterladen. Der Autor des Repos, das wir verwenden, forderte GFPGAN v1.3-Checkpoints, aber Sie können möglicherweise v1.4 verwenden, wenn Sie es ausprobieren möchten. Scrollen Sie auf der Seite nach unten und klicken Sie dann auf „Modell V1.3“.

Platzieren Sie diese Datei, “GFPGANv1.3.pth,” in den “stable-diffusion-webui-master” Ordner, genau wie Sie es mit dem “sd-v1-4.ckpt” Datei, aber nicht umbenennen. Der “stable-diffusion-webui-master” Ordner sollte nun diese Dateien enthalten:

Sie können auch so viele ESRGAN-Checkpoints herunterladen, wie Sie möchten. Sie werden normalerweise als ZIP-Dateien verpackt geliefert. Öffnen Sie nach dem Herunterladen die ZIP-Datei und extrahieren Sie dann die “.pth” Datei in die “ESRGAN” Mappe. Hier ist ein Beispiel:

ESRGAN-Modelle bieten tendenziell mehr bestimmte Funktionen, also wähle ein paar aus, die dir gefallen.

Jetzt müssen Sie nur noch auf “webui-user.bat” Datei, die sich im primären “stable-diffusion-webui-master” Mappe. Ein Konsolenfenster wird angezeigt und beginnt mit dem Abrufen aller anderen wichtigen Dateien, dem Erstellen einer Python-Umgebung und dem Einrichten einer Web-Benutzeroberfläche. Es sieht so aus:

Hinweis:Erwarten Sie, dass das erste Mal, wenn Sie dies ausführen, mindestens ein paar Minuten dauern wird. Es muss eine Menge Zeug aus dem Internet herunterladen. Wenn es bei einem Schritt unangemessen lange zu hängen scheint, versuchen Sie einfach, das Konsolenfenster auszuwählen und die Eingabetaste zu drücken.

Wenn dies abgeschlossen ist, zeigt die Konsole Folgendes an:

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 Um einen öffentlichen Link zu erstellen, set `share=True` in `launch()`

VERWANDT: Was ist die IP-Adresse 127.0.0.1 und wie verwenden Sie sie?

So generieren Sie Bilder mit Stable Diffusion mit einer GUI

In Ordnung, Sie haben die WebUI-Variante von Stable Diffusion installiert, und Ihre Konsole teilt Ihnen mit, dass sie “auf einer lokalen URL ausgeführt wird: http://127.0.0.1:7860.”

Hinweis:Was genau bedeutet das, was passiert? 127.0.0.1 ist die localhost-Adresse — die IP-Adresse, die sich Ihr Computer selbst gibt. Diese Version von Stable Diffusion erstellt einen Server auf Ihrem lokalen PC, der über seine eigene IP-Adresse erreichbar ist, aber nur, wenn Sie sich über den richtigen Port verbinden: 7860. 

Öffnen Sie Ihren Browser, geben Sie “ 127.0.0.1:7860” oder “localhost:7860” in die Adressleiste ein und drücken Sie die Eingabetaste. Sie sehen dies auf der Registerkarte „txt2img“:

Wenn Sie Stable Diffusion schon einmal verwendet haben, werden Ihnen diese Einstellungen vertraut sein, aber hier ist ein kurzer Überblick über die Bedeutung der wichtigsten Optionen:

• Eingabeaufforderung: Die Beschreibung dessen, was Sie erstellen möchten.
• Roll-Taste: Wendet einen zufälligen künstlerischen Stil auf Ihre Eingabeaufforderung an.
• Sampling-Schritte: Die Häufigkeit, mit der das Bild verfeinert wird, bevor Sie eine Ausgabe erhalten. Mehr ist im Allgemeinen besser, aber die Erträge sinken.
• Stichprobenmethode: Die zugrunde liegende Mathematik, die bestimmt, wie das Sampling gehandhabt wird. Sie können jede davon verwenden, aber euler_a und PLMS scheinen die beliebtesten Optionen zu sein. In diesem Whitepaper können Sie mehr über PLMS lesen.
• Gesichter wiederherstellen: Verwendet GFPGAN, um zu versuchen, unheimliche oder verzerrte Gesichter zu korrigieren.
• Batch Count : Die Anzahl der zu generierenden Bilder.
• Stapelgröße: Die Anzahl der “Batches”. Belassen Sie dies auf 1, es sei denn, Sie haben eine enorme Menge an VRAM.
• CFG-Skala: Wie sorgfältig Stable Diffusion der Aufforderung folgt, die Sie ihm geben. Größere Zahlen bedeuten, dass es ihm sehr sorgfältig folgt, während niedrigere Zahlen ihm mehr kreative Freiheit geben.
• Breite: Die Breite des Bildes, das Sie erstellen möchten.
• Höhe: Die Breite des Bilds, das Sie generieren möchten.
• Startwert: Die Zahl, die eine anfängliche Eingabe für einen Zufallszahlengenerator bereitstellt. Belassen Sie es bei -1, um zufällig einen neuen Seed zu generieren.

Lassen Sie uns basierend auf der Eingabeaufforderung fünf Bilder erstellen: “eine Hochlandkuh in einem magischen Wald, 35-mm-Filmfotografie, scharf” und sehen Sie, was wir mit dem PLMS-Sampler, 50 Stichprobenschritten und einer CFG-Skala von 5 erhalten.

Tipp: Sie können jederzeit auf &#8220 ;Unterbrechen” Schaltfläche, um die Generierung zu stoppen, wenn Ihr Job zu lange dauert.

Das Ausgabefenster sieht folgendermaßen aus:

Hinweis: Ihre Bilder werden unterschiedlich sein.

Das obere mittlere Bild ist dasjenige, das wir zum Ausprobieren zum Maskieren von a verwenden werden Etwas später. Es gibt eigentlich keinen anderen Grund für diese spezielle Wahl als persönliche Vorlieben. Schnappen Sie sich ein beliebiges Bild.

Wählen Sie es aus und Klicken Sie dann auf „An Inpaint senden“.

So maskieren Sie selbst erstellte Bilder zum Übermalen

Das Übermalen ist eine fantastische Funktion. Normalerweise wird Stable Diffusion verwendet, um ganze Bilder aus einer Eingabeaufforderung zu erstellen, aber Inpainting ermöglicht es Ihnen, Teile des Bildes selektiv zu generieren (oder neu zu generieren). Hier gibt es zwei entscheidende Optionen: Inpaint masked, Inpaint not masked.

Inpaint masked verwendet die Eingabeaufforderung, um Bilder innerhalb des markierten Bereichs zu erzeugen, während Inpaint not masked genau das Gegenteil bewirkt — nur der maskierte Bereich bleibt erhalten.

Wir werden zuerst ein wenig über maskiertes Inpaint berichten. Ziehen Sie Ihre Maus über das Bild, halten Sie die linke Maustaste gedrückt und Sie werden eine weiße Ebene bemerken, die über Ihrem Bild erscheint. Zeichne die Form des Bereichs, den du ersetzen möchtest, und achte darauf, ihn vollständig auszufüllen. Sie umkreisen keine Region, Sie maskieren die gesamte Region.

Tipp:Wenn Sie nur etwas zu einem vorhandenen Bild hinzufügen, kann es hilfreich sein, zu versuchen, den maskierten Bereich an der ungefähren Form auszurichten, die Sie zu erstellen versuchen. Das Maskieren einer dreieckigen Form, wenn Sie beispielsweise einen Kreis wünschen, ist kontraproduktiv.

Nehmen wir das Beispiel unserer Hochlandkuh und geben ihr eine Kochmütze. Maskieren Sie einen Bereich in etwa der Form einer Kochmütze, und stellen Sie sicher, dass “Batch Size” auf mehr als 1. Sie werden wahrscheinlich mehrere benötigen, um ein ideales Ergebnis zu erzielen.

Außerdem sollten Sie “Latentes Rauschen” statt “Ausfüllen” “Original,” oder “Latentes Nichts.” Es liefert tendenziell die besten Ergebnisse, wenn Sie ein völlig neues Objekt in einer Szene erstellen möchten.

Hinweis:Sie werden feststellen, dass am linken Rand des Hutes ein Teil seines Horns entfernt wurde. Das geschah, weil die “Mask Blur” Einstellung war etwas zu hoch. Wenn Sie solche Dinge in Ihren Bildern sehen, versuchen Sie, die “Maskenunschärfe” Wert.

Eingabeaufforderung : Kochmütze Einstellungen: Inpaint maskiert, latente Diffusion, CFG 9,5, Entrauschungsstärke 0,75, Sampling-Schritte = 50, Sampling-Methode = Euler_A

In Ordnung — Vielleicht ist eine Kochmütze nicht die richtige Wahl für Ihre Hochlandkuh. Ihre Hochlandkuh steht eher auf die Vibes des frühen 20. Jahrhunderts, also geben wir ihr eine Melone.

Prompt: Bwel hat Settings: Inpaint Maskiert, latente Diffusion, CFG 9,5, Rauschunterdrückungsstärke 0,75, Abtastschritte = 50, Abtastmethode = Euler_A

Wie positiv elegant.

Natürlich können Sie mit Inpaint Not Masked auch genau das Gegenteil tun. Es ist konzeptionell ähnlich, außer dass die von Ihnen definierten Regionen umgekehrt sind. Anstatt den Bereich zu markieren, den Sie ändern möchten, markieren Sie die Bereiche, die Sie beibehalten möchten. Es ist oft nützlich, wenn Sie ein kleines Objekt auf einen anderen Hintergrund verschieben möchten.

So beheben Sie das “CUDA Out Of Memory&#8221 ; Fehler

Je größer das erstellte Bild ist, desto mehr Videospeicher wird benötigt. Als erstes sollten Sie versuchen, kleinere Bilder zu erzeugen. Stabile Diffusion erzeugt gute — wenn auch sehr unterschiedlich — Bilder unter 256×256.

Wenn Sie unbedingt größere Bilder auf einem Computer erstellen möchten, der keine Probleme mit 512/512-Bildern hat, oder wenn Sie auf verschiedene “Out of Memory” Fehler, gibt es einige Änderungen an der Konfiguration, die helfen sollten.

Öffnen Sie “webui-user.bat” in Notepad oder einem anderen beliebigen einfachen Texteditor. Klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste auf “webui-user.bat” Klicken Sie auf “Bearbeiten” und wählen Sie dann Editor aus. Identifizieren Sie die Zeile mit der Aufschrift set COMMANDLINE_ARGS=. Dort werden Sie die Befehle platzieren, um die Ausführung von Stable Diffusion zu optimieren.

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Wenn Sie nur riesige Bilder machen möchten oder Ihnen auf einer GPU der GTX 10XX-Serie der RAM ausgeht, probieren Sie zuerst –opt-split-attention aus. Es sieht so aus:

Klicken Sie dann Datei > Speichern. Alternativ können Sie auch Strg+S auf Ihrer Tastatur drücken.

Wenn Sie immer noch Speicherfehler erhalten, versuchen Sie, –medvram zur Liste der Befehlszeilenargumente (COMMANDLINE_ARGS) hinzuzufügen.

Sie können –always-batch-cond-uncond hinzufügen, um zu versuchen, zusätzliche Speicherprobleme zu beheben, wenn die vorherigen Befehle nicht geholfen haben. Es gibt auch eine Alternative zu –medvram, die die VRAM-Nutzung noch weiter reduzieren könnte, –lowvram, aber wir können nicht bestätigen, ob es tatsächlich funktioniert oder nicht.

Das Hinzufügen einer Benutzeroberfläche ist ein entscheidender Schritt nach vorne, um diese Art von KI-gesteuerten Tools für jedermann zugänglich zu machen. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt, und selbst ein kurzer Blick auf die Online-Communities, die sich der KI-Kunst widmen, zeigt Ihnen, wie mächtig die Technologie ist, selbst wenn sie noch in den Kinderschuhen steckt. Wenn Sie keinen Spielcomputer haben oder sich keine Gedanken über die Einrichtung machen möchten, können Sie natürlich jederzeit einen der Online-KI-Kunstgeneratoren verwenden. Denken Sie nur daran, dass Sie nicht davon ausgehen können, dass Ihre Einträge privat sind.

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