🐼Stable Diffusion模型的安装和使用 知识点：如何在Colab安装的Stable Diffusion中下载安装模型包 | 大名鼎鼎的C站：civitai.com 以及谷歌云盘的拓容

氪學家
30 Mar 202313:23

TLDR本教程介绍了如何在Colab上安装并使用Stable Diffusion模型。首先，修正了之前安装语言包时遇到的问题，然后讲解了如何重启Stable Diffusion程序以解决常见问题。接着，详细演示了如何从C站下载并安装新的模型包，以及如何升级谷歌云盘空间以容纳更大的模型文件。最后，展示了如何使用新安装的模型生成图像，并提供了调整参数以获得不同风格图像的方法。

Takeaways

  • 🐼 Stable Diffusion模型可以通过Colab安装和使用。
  • 🌐 模型包可以在C站（civitai.com）下载。
  • 💾 谷歌云盘可以用来存储和运行Stable Diffusion模型。
  • 🔄 如果遇到加载问题，重启Stable Diffusion程序可能会解决问题。
  • 📚 模型包需要安装到Stable Diffusion中才能使用。
  • 💻 使用Stable Diffusion需要一个谷歌账号和足够的云盘空间。
  • 💰 谷歌云盘空间不足时，可以通过支付少量费用进行扩容。
  • 🔍 在C站选择模型时，需要注意模型的类型，如checkpoint或LORA。
  • 🔗 安装新模型后，可以使用新的模型生成图片。
  • 🖼️ 使用新模型生成的图片风格会与原模型有所不同。

Q & A

  • Stable Diffusion模型是什么？

    -Stable Diffusion是一种深度学习模型，用于生成图像，可以根据文本描述生成相应的图像内容。

  • 如何安装Stable Diffusion模型？

    -首先需要在Google云端硬盘中找到运行文件，双击打开后点击运行按钮部署程序，然后通过CivitAI选项在线安装模型。

  • 为什么在使用Stable Diffusion时需要下载和安装模型包？

    -Stable Diffusion在安装完成后除了内置模型外，没有附带其他模型，下载和安装额外的模型包可以让其学习特定风格，生成风格化强烈的作品。

  • 如何找到并下载Stable Diffusion模型包？

    -可以在C站（civitai.com）找到多种风格的Stable Diffusion模型，选择需要的模型并复制名称，然后在Stable Diffusion中通过搜索下载。

  • 如果Google云端硬盘空间不足，如何扩展容量？

    -可以通过Google云端硬盘的“获取更多存储空间”选项进行升级，例如支付0.5美元购买100GB的容量。

  • 如何使用新安装的Stable Diffusion模型生成图像？

    -在Stable Diffusion页面选择新下载的模型，然后在输入框中输入描述，点击生成按钮即可。

  • 为什么有时在安装语言包后界面显示不正常？

    -这可能是因为程序加载出现问题，可以通过返回运行程序页面并重新点击运行按钮来重启程序解决。

  • 如何查看Stable Diffusion生成图像的详细信息？

    -在生成的图像下方有一个信息按钮，点击后可以看到模型生成图像时使用的具体参数和设置。

  • 如果生成的图像与预期不符，应该如何调整？

    -可以通过调整输入的描述、反向提示词以及采样器等参数来生成与预期相符的图像。

  • 如何一次生成多张Stable Diffusion图像？

    -在Stable Diffusion的设置中调整每批生成的数量，然后点击生成按钮，模型会根据设置生成相应数量的图像。

Outlines

00:00

🎥 Introduction to MJ and SD Tutorial Series

The script begins with an introduction to a tutorial series focusing on MJ and SD (Stable Diffusion). The presenter humorously admits to being 'a heartbreaker' after moving on from MJ to SD but assures that MJ tutorials will continue. The SD tutorial is announced to be released at 8 PM and has already garnered anticipation from the audience. The presenter also shares the current active user count on their Discord server. Before diving into the tutorial, the presenter addresses two common issues: problems with the UI during language pack installation and the process of restarting the program to resolve display issues. They also discuss the importance of models in SD, differentiating it from MJ, and provide a simple demonstration of generating an image of a girl using the default model.

05:02

🔍 Finding and Installing Models for Stable Diffusion

The second paragraph delves into the process of finding and installing models for Stable Diffusion. The presenter guides viewers to a website referred to as 'C station' for a variety of models and explains the difference between 'checkpoint' and 'LORA' models. They discuss the practicalities of model installation, including the challenge of limited storage space on Google Drive and the solution of upgrading storage for a minimal cost. The presenter demonstrates how to search for a model, download it, and install it within the Stable Diffusion interface. They also express excitement and humor when encountering a model that promises 'surprises'.

10:05

🖼️ Generating Images with New Models in Stable Diffusion

In the final paragraph, the presenter demonstrates how to use a newly installed model in Stable Diffusion to generate images. They compare the results of using the default model versus the new one, noting a significant improvement in image quality with the new model. They also discuss the discrepancy between the generated image and the model's preview, suggesting that specific parameters and prompts can be adjusted to achieve similar results. The presenter guides viewers through the process of copying the model's description, inverse prompt words, and parameters to replicate the original image. They make modifications to avoid generating explicit content and generate a set of four images to showcase the model's capabilities, concluding the tutorial on a positive note and encouraging viewers to try the new model themselves.

Mindmap

Keywords

💡Stable Diffusion

Stable Diffusion是一种深度学习模型，主要用于生成图像。在视频中，Stable Diffusion被用来生成各种风格的图像，如写实风格和动漫风格。它是AI绘画领域的一个突破，允许用户通过文本描述来创造视觉内容。

💡Colab

Colab是Google提供的免费云计算服务，允许用户运行Jupyter notebook。在视频中，Colab被用来安装和运行Stable Diffusion模型，展示了如何在云端环境中部署AI模型进行图像生成。

💡Civitai

Civitai是一个提供AI模型的平台，用户可以在这个平台上找到并下载各种Stable Diffusion模型。视频中提到了访问Civitai网站来寻找并安装新的模型，以增强Stable Diffusion的功能。

💡模型包

在AI领域，模型包通常指的是包含预训练模型文件的集合，这些文件可以被用来直接在软件或服务中使用。视频中提到了下载和安装模型包，以改变Stable Diffusion生成图像的风格。

💡谷歌云盘

谷歌云盘是Google提供的云存储服务，用户可以在上面存储文件。在视频中，谷歌云盘被用来存储Stable Diffusion的模型和生成的图像，展示了如何利用云存储服务来管理AI项目的数据。

💡拓容

拓容指的是扩展存储容量。在视频中，因为谷歌云盘的免费空间不足以存储新的模型，所以提到了通过支付费用来增加云盘的存储空间，以便安装更大的模型包。

💡運算

在视频中，運算指的是AI模型进行计算的过程。每当用户给Stable Diffusion一个文本描述，模型就会进行運算，生成与描述相匹配的图像。

💡生成

生成在AI绘画中指的是根据用户的输入（如文本描述）创建新图像的过程。视频中多次提到点击生成按钮来让Stable Diffusion根据输入的文本描述创建图像。

💡模型版本

模型版本指的是AI模型的不同迭代。在视频中，用户可以选择不同版本的模型来安装，每个版本可能包含改进或不同的功能，影响生成图像的结果。

💡采样器

采样器在AI生成模型中用于决定如何从模型的潜在空间中抽取样本来生成图像。虽然视频中没有详细解释采样器的具体工作原理，但提到了在生成图像时可以选择不同的采样器。

💡反向提示词

反向提示词是用户在生成图像时用来指定不希望出现在生成结果中的元素或特征的文本描述。视频中提到了使用反向提示词来控制生成图像的内容，避免生成不适当的图像。

Highlights

如何在Colab安装Stable Diffusion模型包

Civitai.com是获取Stable Diffusion模型的重要网站

谷歌云盘用于存储和运行Stable Diffusion模型

Stable Diffusion模型需要额外下载安装特定风格模型包

模型包的安装过程可能会遇到界面加载问题

重启Stable Diffusion程序可以解决大部分界面问题

每次使用Stable Diffusion前需要重新运行程序

Stable Diffusion的默认模型生成效果中规中矩

安装新模型可以改变Stable Diffusion的生成效果

Civitai网站提供多种风格的Stable Diffusion模型

模型包的大小可能会超过免费谷歌云盘空间

谷歌云盘可以通过支付少量费用升级存储空间

模型包的安装需要在Stable Diffusion界面进行

安装新模型后，Stable Diffusion的生成效果有显著提升

通过调整参数可以生成与示例相似的图片

Stable Diffusion可以一次生成多张图片

教程提供了正能量的图片生成示例

作者承诺未来会更新更多Stable Diffusion教程